Examining the perception of undergraduate health professional students of their learning environment, learning experience and professional identity development: a mixed-methods study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The quality of the learning environment significantly impacts student engagement and professional identity formation in health professions education. Despite global recognition of its importance, research on student perceptions of learning environments across different health education programs is scarce. This study aimed to explore how health professional students perceive their learning environment and its influence on their professional identity development. METHODS: An explanatory mixed-methods approach was employed. In the quantitative phase, the Dundee Ready Education Environment Measure [Minimum-Maximum possible scores = 0-200] and Macleod Clark Professional Identity Scale [Minimum-Maximum possible scores = 1-45] were administered to Qatar University-Health students (N = 908), with a minimum required sample size of 271 students. Data were analyzed using SPSS, including descriptive statistics and inferential analysis. In the qualitative phase, seven focus groups (FGs) were conducted online via Microsoft Teams. FGs were guided by a topic guide developed from the quantitative results and the framework proposed by Gruppen et al. (Acad Med 94:969-74, 2019), transcribed verbatim, and thematically analyzed using NVIVO®. RESULTS: The questionnaire response rate was 57.8% (525 responses out of 908), with a usability rate of 74.3% (390 responses out of 525) after excluding students who only completed the demographic section. The study indicated a "more positive than negative" perception of the learning environment (Median [IQR] = 132 [116-174], Minimum-Maximum obtained scores = 43-185), and a "good" perception of their professional identity (Median [IQR] = 24 [22-27], Minimum-Maximum obtained scores = 3-36). Qualitative data confirmed that the learning environment was supportive in developing competence, interpersonal skills, and professional identity, though opinions on emotional support adequacy were mixed. Key attributes of an ideal learning environment included mentorship programs, a reward system, and measures to address fatigue and boredom. CONCLUSIONS: The learning environment at QU-Health was effective in developing competence and interpersonal skills. Students' perceptions of their learning environment positively correlated with their professional identity. Ideal environments should include mentorship programs, a reward system, and strategies to address fatigue and boredom, emphasizing the need for ongoing improvements in learning environments to enhance student satisfaction, professional identity development, and high-quality patient care.
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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 | 0,010 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,003 | 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 ».