Educational Design Research on Person-Centred, Interprofessional Education for Collaborative Practice (IPECP)
Notice bibliographique
Résumé
Within the rehabilitation sector, students and professionals collaborate interprofessionally when focusing on the functioning of patients. Developing and implementing person-centred, interprofessional education in an institution requires coordinated implementation actions across multiple divisions. The objectives of this study were twofold: firstly, to explore the work processes of educators who implement person-centred, interprofessional education for collaborative practice (IPECB) which, secondly, served to develop process guide materials for educators from various settings. Educational Design Research was conducted in the Erasmus+ project INPRO from 2021 to 2023. It followed an iterative, process-oriented approach that consisted of four complementary workstreams: 1) Literature, needs, and collection of approaches; 2) IPECP design thinking and piloting with project stakeholders; 3) Process guide development and usability testing; 4) Exchange and refinement. A synthesis from each workstream’s findings served to explore the content and structure of process guide materials. Three design topics emerged: a) ‘Facilitating Interprofessional Education in a Global Classroom Setting’; b) ‘Interlinking Higher Education and Rehabilitation Practice’; c) ‘Facilitating Interprofessional Collaborative Practice in Rehabilitation’. This developed theory shows that the needs of educators differed between higher education and rehabilitation settings. As a result, the process guide materials consist of context-specific content. The third topic showed links between the settings regarding the educators’ work process. These findings determined the structure of the process guides. Interlinkages bear a potential for facilitating the transition of educators and students from theory to practice. Future studies may explore the applicability of the findings to other settings and to collaborative (online) learning in general.
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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 | 0,013 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».