The Need for ‘Soft Skills’ in Occupational Therapy Curricula: A Descriptive Analysis of French Students’ Internship Comments
Notice bibliographique
Résumé
A competent occupational therapist needs soft skills. Although the French national occupational therapy (OT) curriculum lists 10 competences to be acquired, they do not include soft skills. The objectives of this study were to (a) Identify the proportion of soft skills in OT students’ internship comments written by internship tutors and (b) characterize the mentioned soft skills to help determine whether and which soft skills should be included in the new OT curriculum nationwide in France. This was a qualitative descriptive analysis of tutors’ comments on internship evaluations based on the framework method. Of the 1060 internship reports, 1035 (98%) for 217 students mentioned at least one soft skill. Taking initiatives was the most frequently mentioned (65%), followed by accountability (62%) and adaptability (46%). Taking initiatives, communication, and organization were the most negatively mentioned (respectively in 36%, 18% and 17% of the comments). The 36% of negative comments about taking initiatives concerned 86% of the students. Although soft skills are not taught in the French OT curriculum, most internship reports mentioned them. If students were taught these soft skills during their OT education, they may be better able to improve them throughout their training.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».