Using Simulation-Based Experiential Learning to Increase Students’ Ability to Analyze Increasingly Complex Global Health Challenges: A Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Traditional didactic teaching approaches fall short of adequately supporting diverse student learning styles. Complementing didactic teaching approaches with simulation-based experiential learning has shown promise in bridging the gap between theoretical knowledge and practical application. However, few studies have rigorously examined the outcomes of this approach in global health education and training. This study aims to evaluate the impact of the World Health Organization World Health Assembly Simulation (WHA Sim), a simulation-based experiential learning platform designed to enhance the application of students’ knowledge and skills in practical settings relating to global health governance. We employed a sequential mixed-method study between September 2022 and July 2023, starting with an anonymous survey among undergraduate students in the Faculty of Health at York University, in order to evaluate self-reported quantitative metrics related to students’ understanding of simulation-based learning prior to the WHA Sim. We also conducted qualitative interviews among participants of the WHA Sim from diverse health disciplines, aiming to capture multi-disciplinary perspectives. Data was analyzed using simple descriptive statistics for the quantitative data and a framework analysis for qualitative data. Among 39 survey respondents, 18 were interviewed. The WHA Sim bolstered a wide array of skills, including research capabilities, critical analysis, time management, and organizational effectiveness. Participants also reported improvements in effective interpersonal communication, public speaking, networking, and solution-driven dialogues. Interpersonal skills like collaboration and leadership were notably improved. Moreover, the simulation provided an enhanced understanding of complex issues and offered a fertile ground for career preparation, filling existing knowledge gaps more effectively than traditional learning environments. Findings demonstrate the value of simulation-based experiential learning among undergraduate students, which illustrates how the WHA Sim can serve as an effective learning tool within global health education and training.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».