Addressing Bias in SLP Problem-Based Tutorials through Critical Reflexivity, Curriculum Development and Instructor Training
Notice bibliographique
Résumé
Racism is prevalent in the fields of healthcare and education in North America and speech-language pathology and audiology are no exception. Systemic and individual racism in educational, training, and clinical settings creates barriers for student entry and success, and negatively impacts client care. Although the ability to serve clients of diverse backgrounds is a crucial skill for students and clinicians, current educational curricula appears insufficient in supporting culturally diverse students and preparing all students to work with culturally diverse populations. This is, in part, due to a lack of diverse representation in education and clinical settings, bias experienced by SLP and audiology students in education programs, and problematic ways in which clinical information and race are presented in these educational programs. This paper aims to provide evidence informed guidance to SLP and audiology educators that will support their efforts to: 1. Develop students’ critical reflection and critical reflexivity skills. 2. Integrate racial and cultural diversity in the curricula. 3. Develop instructor competencies to create a safe learning environment. An example of a problem-based tutorial course in an SLP program is presented with a focus on clinical case development and small group learning experiences. Revision of curricula content with a focus on developing students’ lifelong skills in critical reflexivity may provide a foundation to equip SLPs and audiologists to address existing health disparities and improve client outcomes.
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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 | 0,042 | 0,092 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».