Stratégies d’enseignement dans les laboratoires de simulation cliniques en sciences infirmières : application du modèle de Bambini (2016) au Département des sciences de la santé à l’Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Notice bibliographique
Résumé
Cette recherche-intervention est née d’une préoccupation de manque de temps, constatée chez les enseignants, à planifier et à piloter les activités d’apprentissage cliniques dans les cours de laboratoires de simulation en sciences infirmières à l’Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue (UQAT). De ce fait, nous avons élaboré une activité de formation, afin de les encourager à développer et à utiliser des scénarios de simulation cliniques, comme stratégie pédagogique dans le cadre des cours en laboratoire, sans augmenter la charge du travail professoral. Deux cadres de références ont été utilisés pour développer le contenu de la formation, soit la méthode de conception de scénarios cliniques, étape par étape de Bambini (2016) et le modèle conceptuel de la simulation en soins infirmiers de Jeffries (2012). \n \nTrois outils ont servi à la cueillette des données pour retracer les besoins de formation : (1) un questionnaire préformation pour recueillir des informations sur les connaissances et l’intérêt des participants sur le scénario clinique, (2) un formulaire d’évaluation de la formation pour recueillir des informations sur la perception des participants concernant la pertinence et l’intérêt de la formation et (3) un questionnaire post-formation pour permettre d’évaluer l’intérêt des participants en ce qui concerne l’utilisation des scénarios cliniques. Nous avons constaté que le scénario clinique est déjà une stratégie d’apprentissage actif utilisée par les enseignants, peu importe le nombre d’années d’expérience en enseignement. Le modèle de conception de scénarios cliniques de Bambini (2016) étant inconnu pour la plupart des participants, ceux-ci ont développé leur propre modèle. D’où l’intérêt de les former au modèle de Bambini.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,008 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».