Incident‐Based Storytelling in Service‐Learning: Dental Learners’ Experiences and Key Insights
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Community service-learning (CSL) is increasingly used in education to promote oral health equity and social responsibility; however, few studies have examined how reflective incident-based storytelling narratives shape learner development within CSL contexts. This study aimed to explore how an incident-based storytelling reflective approach can contribute to the learning and professional development of undergraduate dental learners at the Schulich School of Medicine and Dentistry, Western University in Canada. . METHODS: Kolb's experiential learning theory (1984) guided the development of a structured, dynamic approach to writing incident-based storytelling narratives within the CSL program. After completing their CSL placements, learners submitted reflective essays based on this framework. Forty-nine essays were thematically analyzed using an inductive interpretive approach. RESULTS: Three major themes emerged from the learners' reflective essays: (1) Barriers to accessing oral healthcare, (2) community-integrated care, and (3) personal and professional development. By recounting specific incidents and patient encounters, learners expressed increased awareness of the social determinants of health, and reflected on how these experiences deepened their understanding of cultural humility, empathy, and professional development. CONCLUSIONS: Integrating incident-based storytelling narratives may contribute towards deeper understating of empathy and cultural humility, including barriers to dental care. These findings highlight the learners' immediate perceptions during CSL and highlight the potential of narrative reflection in dental profession as a transformative pedagogical tool in dental education.
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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 | 0,010 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».