Virtual reality simulation for facilitating critical reflection and transformative learning: pedagogical, practical, and ethical considerations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
There is growing recognition that preparing health professionals to work with complex social issues in the delivery of healthcare requires distinct theoretical and pedagogical approaches. Recent literature highlights the significance of employing simulated environments which aim to immerse learners in the experiences of diverse populations and bridge the gap between academic learning and lived realities across a diverse society. Virtual Reality (VR) is gaining traction as a promising pedagogical approach in this context. VR has been argued to offer distinct advantages over traditional educational methods by allowing learners to see the world through the eyes of diverse populations, and to learn about social injustices while immersed in a mediated environment. It also has practical benefits in its capacity to expose large number of students to these topics with relatively modest resources compared to other approaches. This debate article explores VR as an innovative pedagogical approach for facilitating critical reflection, dialogue and transformative learning about social issues in health professions education (HPE). It examines the potential affordances as well as risks and dangers of integrating VR into educational programs and highlights key pedagogical, practical, and ethical considerations. Emphasis is placed on the importance of these considerations in efforts toward ethical, safe, and respectful use of VR in educational settings. This paper contributes to the ongoing dialogue on VR simulation as an innovative approach to HPE and highlights the importance of creating conditions that maximize its educational benefits and minimize potential harms.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle