Using Simulation-Based Learning (Gamified Educational Network) to Provide Micro-credentialing for Dementia Care Workers
Notice bibliographique
Résumé
Background:Dementia care is a critical area of need in the community and institutional settings, with estimated one-third of seniors younger than 80 years of age with dementia living in institutional settings and this proportion increases to 42% for those 80 years and older in Canada. It is of critical importance to promote excellence and best practices in dementia care by preparing for well-trained dementia workforce through capacity building.Methods:This project developed a dementia care micro-credential education to enable competency development of new graduates and upskilling of workers through simulation-based learning. This micro-credential program leveraged interdisciplinary partnership, to develop nine core modules related to best practices in dementia care, facilitated with a Gamified Educational Network (GEN). GEN is an evidence-based learning management platform that provides learners with a simulated and immersive experience to engage them in a virtual learning environment that allows for rich experiential interaction with other users and its content.Outcome:Face and content validity was established by an inter-professional committee including geriatric psychiatry, nursing, social work, occupational therapy, behavioral therapy, knowledge mobilization and simulation education experts. Next phase will begin to establish construct validity. It is expected that GEN will have a positive impact on increasing learner’s motivation and engagement in the educational tasks, as well as improving learner’s competencies and outcomes through its multi-modal approaches, including gamification (usage of game-based elements in a non-game context to engage learners and promote learning), active observational practice, independent hands-on practice, case-based discussion, peer-to-peer assessment, expert facilitated feedback, skills debriefing and reflective practice.Conclusion:This micro-credential program will provide an enhanced dementia care curriculum for building capacity of existing workers, and those entering into the workforce to promote a dementia-friendly environment for older adults.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».