Deeper Learning through Service: Evaluation of an Interprofessional Community Service-Learning Program for Pharmacy and Medicine Students
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background This Community Service-Learning Project (CSLP) at the University of Saskatchewan is designed to help students develop patient-centred care practices in urban underserved settings. First-year medical and pharmacy students partner interprofessionally to both learn and serve, working with community-based organizations (CBOs) that primarily serve either low-income or newcomer residents of Saskatoon. Since the CSLP’s pilot year in 2005-2006, 98 first-year medical and pharmacy students have participated in the CSLP. Methods and Findings We evaluated the outcomes and processes of the CSLP since the 2006-2007 year, using mixed methods: end-of-project questionnaires; document analysis looking for key and recurrent themes; end-of-project semi-structured interviews with CBO coordinators and clients. We examined students’ experiences, including satisfaction, achievement of learning objectives, learning processes, and perceived outcomes. Students’ main learning outcomes related to client-centered approach, interprofessional attitudes and skills, and personal development. Various learnings related to program processes are reported. Conclusions Our evaluation reinforced findings from the literature on both interprofessional education and community service-learning, as well uncovering some new findings. Students described a transformative learning experience that helped them begin to develop understanding and skills to work more effectively with clients in urban underserved settings.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».