A Comparison of Two Methods of Needs Assessment: Implications for Continuing Professional Education
Notice bibliographique
Résumé
Needs identification is an important component of program planning in continuing professional education. Learners, professional associations, and society all have a stake in ensuring that programs are relevant and focused on important educational needs of professionals. This study compared two different methods of identifying learning needs--perceived needs and knowledge-based needs--for a group of practicing pharmacists (N= 113). The Canadian Consensus Asthma Management Guidelines (1996) provided the framework for the needs assessments and the standard against which pharmacists' knowledge of asthma treatment was assessed. Using data collected via a questionnaire, rank correlation tests showed no relationship between perceived needs and knowledge-based needs. While there was correspondence between the two methods on a few items, overall they did not identify the same needs. This confirmed the results of other research that there are some educational needs of which learners are unaware. Even with the limitations of perceived needs, few continuing professional educators would advocate abandoning this method, although most advocate a combination of methods. The following article discusses the implications of these and other research findings, and current literature on needs assessment in continuing professional education. Many questions remain, however, and there is a need for more research on needs assessment in continuing professional education.
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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 | 0,281 | 0,528 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».