Dietetic Students’ Perceived Anxiety towards Simulation Activities: A Mixed-methods Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To assess dietetic students’ anxiety levels before and after a series of simulations and to document students’ perceived sources of anxiety while completing simulation-based learning activities. Methods: A mixed-method convergent pilot study was conducted. Students enrolled in a Nutrition Assessment course that included a series of four simulations were invited to participate. Students completed an online pre-post simulation survey and engaged in individual interviews and a focus group discussion. The questionnaires included demographic questions and the French State-Trait Anxiety Inventory. Nonparametric tests and thematic analysis were used to examine data. Results: Fourteen students participated in the study’s quantitative component and seven in the qualitative component. There was a significant decrease in trait (44.5 ± 13.8 vs 32.0 ± 14.0, P = 0.01) and state (47.0 ± 11.2 vs 33.0 ± 18.0, P = 0.05) anxiety from pre- to post-simulations. Individual factors influencing students’ anxiety levels were stress and self-confidence. External factors influencing students’ anxiety levels were unknown situations, observers, patient profiles, observers’ feedback, preparation level, and academic setting. Conclusions: Our findings suggest that ensuring the educator is not present during simulations, advance preparation, and reassurance that simulations are a learning and not an evaluation activity may be effective pedagogical strategies for dietetic educators to reduce learners’ anxiety and facilitate competency development.
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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 | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».