Factors Influencing Reflection and Self-assessment of Simulation Performance: Comparing Student and Preceptor Ratings
Notice bibliographique
Résumé
Simulation with simulated patients is increasingly used in occupational therapy. Ensuring the debrief component meets student needs to develop their self-assessment skills for participating in a self-regulating profession is essential. This explanatory mixed-methods research sought to explore factors contributing to accurate and inaccurate self-assessment of simulation performance for novice occupational therapy learners in a part-time introductory fieldwork course. Self-ratings and preceptor-ratings of performance on eleven simulation objectives were compared for sixty-five novice occupational therapy students. Factor analysis was used to explore contributors to differences in ratings between students and preceptors. Students’ written plus-delta debrief reflections were analyzed to explore what evidence they used to self-assess performance and their remaining questions not addressed with self-debrief. There was a significant difference in the rating scores between students and preceptors for all objectives (p<.05). Students rated themselves on average higher than preceptors and they often missed safety concerns noted by the preceptors. Factor analysis indicated that the type of learning objective contributed to rating difference with objectives related to communication differing from those related to demonstration of skills. Deductive qualitative content analysis of reflections indicated that students give significant weight to simulated patients’ agreeability, willingness to participate, and reported comfort as evidence of success when reflecting on simulations, and rarely use best-practice guidelines, theories, or principles to self-assess their performance. Novice students may need guidance and explicit training on what diverse types of evidence they may use to support self-assessment and reflection on performance in a simulation for different types of learning objectives.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».