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Enregistrement W1497957341

Evaluation of Distance Education Delivery Methods for a Primary Care Nurse Practitioner Program

2007· article· en· W1497957341 sur OpenAlexaffvenueabout
Mary Anne Andrusyszyn, Mary van Soeren, Heather Spence Laschinger, Dolly Goldenberg, Alba DiCenso

Notice bibliographique

RevueInternational journal of e-learning & distance education · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensMcMaster UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical educationPsychologyFocus groupNursingProgram evaluationLibrary scienceMedicineSociologyPolitical scienceComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article reports the results of an evaluation of a blend of educational delivery methods used over a two-year period in a one-year Primary Care Nurse Practitioner (PCNP) program in Ontario, Canada. The first of its kind in the province, this practice-based program was administered by a complex consortium of 10 universities that combined and shared resources to offer the program in English and French to students in all regions of the province using multiple delivery methods. Students, professors, and tutors responded to a questionnaire designed to assess their perceptions of and satisfaction with the delivery methods. Students also participated in focus group interviews. Participants were satisfied with all delivery methods and developed new technological skill sets that were perceived as transferable to other teaching, learning, and practice situations. They expressed greatest satisfaction with face-to-face delivery, an approach with which they were familiar. The most dramatic increase in comfort over time was with computer conferencing, although it was the least familiar technology at the beginning of the program. Ongoing technical support was emphasized as an important need. The findings will be of interest to those planning program delivery using multiple educational delivery methods. Le présent article rend compte d’une évaluation portant sur l’utilisation, pendant deux années, de diverses méthodes de diffusion d’un programme annuel en soins infirmiers de première instance (PCNP). Ce programme axé sur la pratique, offert pour la première fois en Ontario (Canada), était sous la direction d’un regroupement complexe de dix universités. Celles-ci ont mis en commun et partagé leurs ressources afin d’offrir ce programme, en français et en anglais, à des étudiants répartis dans toute la province, en s’appuyant sur un large éventail de moyens de diffusion. Un questionnaire adressé aux étudiants, aux professeurs et aux moniteurs visait à évaluer leurs perceptions et leur satisfaction quant à ces divers moyens. Certains étudiants ont également participé à des groupes de discussion dirigée. Les étudiants se sont dits satisfaits de toutes les méthodes de diffusion et ont affirmé avoir acquis de nouvelles compétences technologiques, qu’ils estiment applicables à d’autres situations d’enseignement, d’apprentissage ou de pratique. Ils ont accordé leur préférence à l’enseignement face à face, qui leur était le plus familier. En début de programme, les étudiants étaient moins familiers avec le forum électronique et celui-ci leur déplaisait; toutefois, leur niveau d’aisance face à ce moyen a augmenté de manière significative en cours de route. Ils ont clairement souligné l’importance d’un soutien technologique continu. Les résultats de cette enquête intéresseront les concepteurs de programmes qui souhaitent utiliser des modalités et des technologies multiples de diffusion.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,445 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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