Virtual simulation in healthcare education: a multi-professional, pan-Canadian evaluation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle