Medical education for rural areas: opportunities and challenges for information and communications technologies.
Notice bibliographique
Résumé
Resources in medical education are not evenly distributed and access to education can be more problematic in rural areas. Similar to telemedicine's positive influence on health care access, advances in information and communications technologies (ICTs) increase opportunities for medical education. This paper provides a descriptive overview of the use of ICTs in medical education and suggests a conceptual model for reviewing ICT use in medical education, describes specific ICTs and educational interventions, and discusses opportunities and challenges of ICT use, especially in rural areas. The literature review included technology and medical education, 1996-2005. Using an educational model as a framework, the uses of ICTs in medical education are, very generally, to link learners, instructors, specific course materials and/or information resources in various ways. ICTs range from the simple (telephone, audio-conferencing) to the sophisticated (virtual environments, learning repositories) and can increase access to medical education and enhance learning and collaboration for learners at all levels and for institutions. While ICTs are being used and offer further potential for medical education enhancement, challenges exist, especially for rural areas. These are technological (e.g., overcoming barriers like cost, maintenance, access to telecommunications infrastructure), educational (using ICTs to best meet learners' educational priorities, integrating ICTs into educational programs) and social (sensitivity to remote needs, resources, cultures). Finally, there is need for more rigorous research to more clearly identify advantages and disadvantages of specific uses of ICTs in medical 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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».