Exploring Preparedness, Motivation, Communication Tools and Strategies for the Engagement of Facilitators in Interprofessional Education
Notice bibliographique
Résumé
Interprofessional education (IPE) case-based events aim to nurture effective communication and active engagement among students from diverse disciplines. Facilitators play a critical role in the success of these events, yet limited research explores how to best prepare and motivate facilitators to fully engage students. This study addresses this gap by examining structured facilitator preparedness, motivational factors, and communication tools that enhance student engagement. Seven facilitators with prior IPE experience participated in semi-structured interviews to share their perspectives on preparation, motivation, and effective communication strategies. The interviews, lasting 45 to 60 minutes, were guided by questions adapted from Dalhousie University's Interprofessional Facilitation Scale (IFS) and included standardized prompts for discussion. Transcriptions of the sessions were analyzed to identify actionable strategies for facilitator development. The results revealed that structured preparation materials, such as case study notes and facilitation guides, significantly enhanced facilitators’ confidence and readiness to lead sessions. Motivation was closely tied to facilitators’ commitment to creating interdisciplinary collaboration and improving student learning outcomes. Effective communication tools, including structured prompts and guided discussion frameworks, were found to support student engagement and meaningful group interactions.This study provides educational institutions with practical strategies for enhancing facilitator training and support, emphasizing the importance of tailored preparation, motivational reinforcement, and effective communication techniques. These findings contribute to the development of stronger interdisciplinary collaboration and enriched student learning experiences in IPE settings.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».