Developing generic skills for future health professionals: student and faculty perceptions of a recovery college curriculum and courses
Notice bibliographique
Résumé
Purpose As health-care systems worldwide grapple with complex challenges such as limited resources, qualified personnel shortages and rapid technological advancements, there is an urgent need for educational transformation in health-care professions. This urgency arises from the necessity for health-care professionals to evolve beyond traditional roles and acquire essential generic skills such as adaptative, epistemic, relational, ethical and citizenship skills – areas identified as gaps in conventional university curricula. This study aims to investigate the potential of the recovery college (RC) model, integrated into a Canadian university’s health-care curriculum, to address these gaps. Design/methodology/approach Through qualitative group interviews with eight students and three faculty members and subsequent descriptive content analysis, the authors explored the perceived outcomes of this model. Findings The authors discerned 15 themes within the five core categories of generic skills (epistemic, ethical, relational, adaptative and citizenship skills), with “experiential knowledge acquisition” central to the training input and other significant themes including “ethical sensitivity,” “collaborative communication,” “self-care” and “open-mindedness to diversity.” The findings highlight the RC model’s potential in fostering these crucial skills among future health-care professionals and challenging prevailing epistemic injustices in health care. Research limitations/implications Further investigations are needed to understand the long-term effects of this model on health-care practice and to explore its potential integration into wider health-care education programs. Originality/value This study enriches understanding of the RC model’s role in health-care education, thereby proposing a significant shift toward more inclusive and effective health-care professional training.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».