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Enregistrement W4403070582 · doi:10.54337/nlc.v9.9038

Symposium 2: Blended Simulation Based Medical Education

2014· article· en· W4403070582 sur OpenAlexaff
Armineh Shahoumian, Gale Parchoma, Jacky Hanson

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International Conference on Networked Learning · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical educationComputer scienceMathematics educationPsychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Simulation based medical education (SBME) is gradually becoming an inseparable part of medical and Professionals Allied to Medicine (PAM) education. The demand to use this training approach in healthcare is increasing every year to meet the Department of Health’s Standards for Better Health (NESC, 2008). As an alternative training approach SBME provides medical students and practitioners with near real-life opportunities to practice and improve clinical and non-clinical skills and improve health care services as a result. Although SBME is already a very popular training approach, Kneebone (2005) argues it is “often accepted uncritically, with undue emphasis being placed on technological sophistication at the expense of theory-based design” (p.549). SBME is “a complex service intervention” (McGaghie, 2009, p.50), which includes much more than a series of advanced technologies utilised for simulating an event. SBME is actualised by a network of closely knit human, non-human, and “conceptual and symbolic” (Bleakley, 2012, p.464) actors that work in an interrelated manner “as a basis to promoting learning and innovation” (Bleakley, p.464). It is not just the sophistication of the technology that supports learning but the dialogic relation of all the actors involved in creating the opportunities for learning. What is required to develop a ‘healthy’ and ‘growing’ network that promotes learning and innovation (Bleakley, 2012) or hinder effective learning hasn’t widely been investigated. Bleakley argues that actor network theory (ANT) “serves to repair the historical separation of theory and practice” (p. 465). To understand SBME as a complex process involving technology, people, objects, artefacts, actions, and places, ANT may introduce new insight, “an interruption or intervention, a way to sense and draw nearer” (Fenwick & Edwards 2010: ix) to the phenomenon of SBME. This paper expands the understanding of how actors interact with each other within a network and the practices that support/hinder blended learning in the Lancashire Teaching Hospitals NHS Trust (LTHTR) Simulation Centre (SC). Outcomes provide insight into the design of a simulation session, describe the assemblage of a blended learning in SBME (B-SBME) actor network, and illustrate an example of the network effects of mediators’ and intermediaries’ capacities to form alliances between a B-SBME networked assemblage and broader Trust networks.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,177

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0530,016

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,312 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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