Learning from failure: Simulating pandemic agreement negotiations in a global health classroom
Notice bibliographique
Résumé
Serious games, including simulations, are increasingly used in university teaching, including in medical and humanitarian fields, as well as in political science and international relations. There is less evidence of application in global health pedagogy. This article reports and reflects on the use of a simulation of global pandemic treaty negotiations in a Master of Public Health class on Global Health and International Affairs. Through participant observation and thematic analysis of students' reflective essays we found that the simulation enabled deep learning in line with the assignment objectives (to apply learning from past health crises, engage with key concepts, and experience global health cooperation and challenges), as well as prompted critical reflections on moral dilemmas related to global health cooperation and decolonizing global health. The simulation provided students with an opportunity to engage with wicked problems embedded within global health by drawing on multiple perspectives and approaches. While the students ultimately failed to successfully negotiate a pandemic treaty, it was these failures that provided opportunities for deep learning and critical reflection as they questioned constraints on their underlying motivations and actions. This experience suggests simulations can serve as a particularly apt approach for teaching interdisciplinary approaches to global health as they enable students to apply different sets of knowledge to a particular problem, explore unfamiliar concepts, and critically assess their assumptions.
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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 | 0,013 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».