Participation Experience in Simulation Training Using Holographic Standardized Patients
Notice bibliographique
Résumé
To develop simulation practice education content and improve the quality of practice education by identifying nursing students' perception types regarding simulation practice education experiences using Holographic Standardized Patients (HSP) and analyzing and describing the characteristics of each type of nursing students' perception. This study is a qualitative study that applied phenomenological methods to explore the essential meaning of nursing students' perceptions of nursing students' simulation training using HSP. It was conducted after obtaining approval from the institutional ethics committee, and the data collection period was from October 24, 2022 to September 31, 2023. The interview was conducted as an in-depth interview. The participants were third-year nursing students at a university who received training implemented through simulation using HSP. Among the 14 students who voluntarily agreed to participate in the study after receiving an explanation of the contents of the study, they were the dropouts. The subjects were 10 people excluding. As a result of this study, 81 meaning compositions, 20 topic collections, and 4 categories were derived: 'interesting classes', 'expectations that overcome obstacles', 'models for future classes', and 'strengthening practical skills'. Korean nursing students have already become accustomed to digital culture for a long time, and it has been confirmed that this form of converged technology-based simulation education no longer poses a technical problem to students. If various simulation-based education is developed in the future, it is believed that it will lead to integrated development of nursing education and simulation education beyond the limited clinical practice environment.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».