Prompting Paramedics: The Effect of Simulation on Paramedics’ Identification of Learning Objectives
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Simulation has emerged as a useful educational tool for the continued training of paramedics. Practicing paramedics are thought to learn through reflecting on their own actions in practice, and it is hoped that simulation could spur similar reflection, which could then lead to practice change. Despite this, there is limited data on how these practitioners use simulated experiences to set learning objectives. This study aimed to explore how simulation training affects self-identification of learning objectives in emergency medical services (EMS) providers (a.k.a. paramedics). Methods: Paramedics (primary care and advanced care) participated in a 30-minute simulated learning session. All participants filled out pre-post surveys identifying their own learning objectives immediately before and after the simulation. An inductive qualitative analysis of these responses were conducted by two authors (EJ, TC) using an interpretive description approach, yielding a list of key themes commonly found in the learning objectives. Pre-post learning objectives were individually compared by the level of specificity as determined by the authorship team. Simple descriptive statistics were generated to describe the number of times that the paramedics’ learning objectives became more or less specific, different, or same. Results: Thirty-five paramedics who completed the simulation and survey were included. Four major themes emerged in the learning objectives: 1) assessment and diagnostic; 2) communication and collaboration; 3) integration of knowledge; and 4) treatment and management. After simulation, the learning objectives became more specific in 6 (17.1%), less specific in 3 (8.6%), different in 22 (62.9%), and remained same in 4 (11.4%). Conclusion: Simulation training shows promise in refining perceived learning needs. The results from this study offer insight into paramedics’ self-identification of learning objectives and gaps pre-post simulation experiences. Understanding the underlying psychology of paramedics participating in simulation may help educators better understand how to guide reflection and continuous improvement.
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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 | 0,014 | 0,115 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».