Virtual simulation in healthcare education: a multi-professional, pan-Canadian evaluation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As we experience a shortage of healthcare providers in Canada, it has become increasingly challenging for healthcare educators to secure quality clinical placements. We evaluated the impact of virtual simulations created for the virtual work-integrated learning (Virtu-WIL) program, a pan-Canadian project designed to develop, test, and offer virtual simulations to enrich healthcare clinical education in Canada. Evaluation was important since the virtual simulations are freely available through creative commons licensing, to the global healthcare community. METHODS: Students self-reported their experiences with the virtual simulations and the impact on their readiness for practice using a survey that included validated subscales. Open-ended items were included to provide insight into the students' experiences. RESULTS: The evaluation included 1715 Nursing, Paramedicine and Medical Laboratory students enrolled in the Virtu-WIL program from 18 post-secondary universities, colleges, and institutions. Results showed most students found the virtual simulations engaging helped them learn and prepare for clinical practice. A key finding was that it is not sufficient to simply add virtual simulations to curriculum, careful planning and applying simulation pedagogy are essential. CONCLUSION: Virtual simulation experiences are increasingly being used in healthcare education. Results from this rigorous, large-scale evaluation identified ways to enhance the quality of these experiences to increase learning and to potentially decrease the number of hours healthcare students need in clinical practice to meet professional competencies. Further research is needed regarding many aspects of virtual simulations and, in particular, curriculum integration and the timing or sequencing of virtual simulations to best prepare students for practice.
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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 | 0,028 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».