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Un modèle cognitif de l’apprentissage de la compétence « agir avec humanisme » d’un programme de formation en sciences infirmières basé sur une approche par compétences

Létourneau, Dimitri 10 1900 (has links)
Des écrits scientifiques mettent en évidence les retombées de l’humanisation et de la déshumanisation des soins pour les patients. Les formateurs et les chercheurs mettent donc à l’essai de nombreuses stratégies pédagogiques prometteuses qui visent à promouvoir l’humanisation des soins. Or, les connaissances portant sur le processus d’apprentissage de la compétence « agir avec humanisme » demeurent peu développées. Cette thèse doctorale présente une étude phénoménologique qui visait à élaborer un modèle cognitif de l’apprentissage (MCA) de la compétence « agir avec humanisme », à partir de l’expérience vécue d’apprentissage d’étudiantes infirmières et de diplômées d’un programme de baccalauréat en sciences infirmières basé sur une approche par compétences, et à identifier les indicateurs de développement s’y rattachant. L’étude a été orientée par une perspective conceptuelle intégrant les sciences infirmières, soit le Modèle humaniste des soins infirmiers – UdeM (MHSI-UdeM) développé par Cara et al. (2016), et les sciences de l’éducation, soit la conception du développement des compétences de Tardif (2006). La philosophie humaniste, à la base du MHSI-UdeM, a été approfondie et analysée à la lumière de cinq conceptions infirmières. Une analyse du MHSI-UdeM selon la méthode de Chinn et Kramer (2018) a également été réalisée. La phénoménologie interprétative de Benner (1994), ancrée dans les référents philosophiques d’Heidegger (1927/2008), a été privilégiée. Les participantes (n = 26), des étudiantes et des infirmières, ont été recrutées dans six groupes en fonction de leur progression universitaire et professionnelle. Des entrevues individuelles ont été conduites puis les récits recueillis ont été transcrits et analysés selon une opérationnalisation de la perspective phénoménologique de Benner (1994). Le MCA de la compétence « agir avec humanisme » a été décliné en cinq niveaux de développement suivants : 1) conscientisation à l’humanisation des soins, 2) appropriation d’habiletés de communication investies dans une approche humaniste, 3) conciliation d’un idéal de pratique humaniste aux responsabilités de l’infirmière clinicienne, 4) intégration d’une approche humaniste dans l’ensemble des soins et 5) maîtrise d’une approche humaniste dans l’environnement de travail. D’autres résultats ont montré qu’un développement de la compétence « agir avec humanisme » commençait avant les études en sciences infirmières et qu’il était différent d’une étudiante à l’autre. Les résultats ont aussi mis en évidence des leviers et des contraintes au développement de la compétence « agir avec humanisme », résidant à la fois dans les institutions d’enseignement et les établissements de santé. Il y avait notamment la présence de modèles de rôle humanistes et d’environnements qui promeuvent l’humanisation des soins, ainsi que la surcharge de travail qui l’entrave. Les participantes ont aussi énoncé des recommandations visant à optimiser le développement de la compétence « agir avec humanisme » qui se sont avérées fortement cohérentes avec les leviers et les contraintes identifiées. Des retombées pour les cinq domaines de la pratique infirmière découlent de cette étude et offrent certaines pistes qui pourraient favoriser le développement de la compétence « agir avec humanisme ». L’une d’elles vise à harmoniser l’entrée dans la profession infirmière après la formation, une période charnière où le développement de la compétence « agir avec humanisme » s’est avéré être le plus vulnérable. / Several papers illustrate the outcomes of humanization and dehumanization of care for patients. Educators and researchers are testing many promising educational strategies aimed at promoting humanization of care. However, little is known about the development of the “humanistic caring” competency. This thesis presents a phenomenological study aimed at elaborating a cognitive learning model (CLM) of the “humanistic caring” competency, from the lived experiences of nursing students and graduates of a competency-based program, and to identify related developmental indicators. A conceptual perspective combining nursing, the Humanistic Model of Nursing Care – UdeM (HMNC-UdeM) developed by Cara et al. (2016), and education, a conception about competency development (Tardif, 2006), oriented the study. The humanistic philosophy at the roots of the HMNC-UdeM was scrutinized and analyzed in the context of five conceptual models. An analysis of the HMNC-UdeM, based on Chinn and Kramer’s method (2018), was also carried out. Benner’s (1994) interpretive phenomenology, grounded in the philosophical foundations of Heidegger (1927/2008), was used as the study methodology. The participants (n = 26), students and nurses, were recruited into six groups based on their progression in the education program and their clinical experience. Individual interviews were conducted, and the stories collected were transcribed and analyzed according to an operationalization of Benner’s (1994) phenomenological perspective. The CLM of the “humanistic caring” competency comprised five developmental stages: 1) conscientization to humanization of care, 2) assimilation of communication skills integrated in a humanistic approach, 3) reconciliation of an ideal of humanistic practice with the responsibilities of a nurse, 4) integration of a humanistic approach in nursing care, and 5) mastery of a humanistic approach in the work environment. Other results showed that a development of "humanistic caring" began before studying nursing and that it was different from one student to another. The results also highlighted facilitators and constraints to the development of "humanistic caring" residing in both educational institutions and healthcare facilities. These included the presence of humanistic role models and environments that promote humanization of care, and the work overload, that impedes it. The participants also suggested recommendations aimed at optimizing the development of "humanistic caring", and these were highly consistent with the aforementioned facilitators and constraints. Implications for the five domains of practice emerge from this study and offer some avenues that could promote the development of "humanistic caring". One of them is to facilitate the entry into the nursing profession after graduation, a turning point where the development of "humanistic caring" has proven to be the most vulnerable.
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Training a Neural Network using Synthetically Generated Data / Att träna ett neuronnät med syntetisktgenererad data

Diffner, Fredrik, Manjikian, Hovig January 2020 (has links)
A major challenge in training machine learning models is the gathering and labeling of a sufficiently large training data set. A common solution is the use of synthetically generated data set to expand or replace a real data set. This paper examines the performance of a machine learning model trained on synthetic data set versus the same model trained on real data. This approach was applied to the problem of character recognition using a machine learning model that implements convolutional neural networks. A synthetic data set of 1’240’000 images and two real data sets, Char74k and ICDAR 2003, were used. The result was that the model trained on the synthetic data set achieved an accuracy that was about 50% better than the accuracy of the same model trained on the real data set. / Vid utvecklandet av maskininlärningsmodeller kan avsaknaden av ett tillräckligt stort dataset för träning utgöra ett problem. En vanlig lösning är att använda syntetiskt genererad data för att antingen utöka eller helt ersätta ett dataset med verklig data. Denna uppsats undersöker prestationen av en maskininlärningsmodell tränad på syntetisk data jämfört med samma modell tränad på verklig data. Detta applicerades på problemet att använda ett konvolutionärt neuralt nätverk för att tyda tecken i bilder från ”naturliga” miljöer. Ett syntetiskt dataset bestående av 1’240’000 samt två stycken dataset med tecken från bilder, Char74K och ICDAR2003, användes. Resultatet visar att en modell tränad på det syntetiska datasetet presterade ca 50% bättre än samma modell tränad på Char74K.

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