Learning theories and their applications in interprofessional education (IPE) to foster dual identity development
Notice bibliographique
Résumé
Interprofessional teaching and learning is a key component of interprofessional education for collaborative practice (IPECP), which aims to prepare health professional students and practitioners to work effectively and collaboratively with each other and with patients to address the Quintuple Aim (better health, better care, better value, better work experience, and better health equity). However, interprofessional teaching and learning is complex and challenging, as learners come together with diverse professional knowledge, skills, and experience; potential preconceived notions and prejudices against each other, and diverse expectations and conditions in which learning will occur. As a result of this complexity, there is no one-size-fits-all IPECP intervention as the current literature and practice lack a clear, consistent theoretical foundation, and guidance for interprofessional teaching and learning. This article aims to critically analyze and apply the main four learning theories (behaviorism, cognitivism, constructivism, and humanism) in interprofessional education (IPE). The article discusses the views of learning theories and explains the nature of interprofessional teaching and learning, and the process of designing and implementing interprofessional learning experiences that foster dual (professional and interprofessional) identity in developing future interprofessional practitioners.
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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 | 0,012 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,036 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».