Using a World Health Assembly simulation to explore undergraduate students’ perceptions and confidence in analyzing complex global health challenges: A mixed-methods evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Traditional didactic teaching approaches fall short of adequately supporting diverse student learning styles. Complementing didactic teaching approaches with simulation-based experiential learning can bridge the gap between theoretical knowledge and practical application. However, few studies have rigorously examined the outcomes of this approach in global health education and training. This study describes participants' self-reported experiences with the World Health Assembly Simulation (WHA SIM), a complex hybrid simulation consisting of a three-day educational exercise, including a tabletop exercise followed by live-action role play, designed to simulate practical global health governance settings. We conducted a descriptive, sequential exploratory study between September 2022 and July 2023, beginning with an anonymous pre-simulation survey among undergraduate students in the Faculty of Health at York University, followed by qualitative post-simulation interviews. The survey included questions on participants' background, comfort, and confidence in key practice skills and experiences with simulation-based learning. Data was analyzed using simple descriptive statistics for the quantitative data and a framework analysis for qualitative data. Among 39 survey respondents, 18 were interviewed. Participants for interviews were selected through snowball sampling to ensure diverse perspectives. Participants reported feeling more confident in a range of skills, including research capabilities, critical analysis, time management, and organizational effectiveness. They also described increased confidence in interpersonal communication, public speaking, networking, collaboration, and leadership. Several participants reflected on gaining a deeper appreciation of complex global health issues and noted the simulation provided valuable career-relevant insights. Findings highlight the value of simulation-based experiential learning as perceived by undergraduate students in health and science-related degree programs. While this study does not objectively measure knowledge acquisition or skill mastery, it illustrates how the WHA SIM can support confidence and reflective learning in global health education and training contexts.
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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 | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».