Teaching Interprofessional Collaboration through Experiential Learning with Behavioural Psychology, Business, and Engineering Students
Notice bibliographique
Résumé
Research has indicated that interprofessional collaboration improves client outcomes, enhances work life, optimizes costs, and allows professionals to tackle complex situations with increased knowledge and creativity. However, the inherent barriers and challenges of developing effective interprofessional teams have been documented in the literature. This research explores whether teaching interprofessional collaboration improves students’ perceptions of their own interprofessional collaborative competencies. This research provides two experiential learning projects to teach interprofessional collaboration among behavioural psychology, engineering, and business students. In Study 1, interprofessional teams were presented with complex cases, and teams created a functional assessment and developed a function-based treatment using technology developed by the engineering students. During Study 2, community stakeholders provided interprofessional teams with community-based challenges. Students worked collaboratively to analyze why the challenge existed and created innovative solutions based on behavioural economics. Significant increases in the Interprofessional Collaborative Competency Attainment Scale scores were found in both studies. Sentiment analysis results suggested that most students felt that the interprofessional collaboration project benefitted them in terms of communication, collaboration, and synergy. Findings support the effectiveness of IEP in increasing student perceptions of their interprofessional collaborative competency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».