Virtual reality simulation for facilitating critical reflection and transformative learning: pedagogical, practical, and ethical considerations
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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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 | 0,039 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».