Evaluating the Usability and Usefulness of an E-Learning Module for a Patient Clinical Information System at a Large Canadian Healthcare Organization
Notice bibliographique
Résumé
Alberta Health Services (AHS) has introduced e-learning for health professionals to expand their existing training, offer flexible web-based learning opportunities, and reduce training time and cost. This study is designed to evaluate the usability and usefulness of an e-learning module for a patient clinical information system scheduling application. A cost-effective framework for usability evaluation has been developed and conceptualized as part of this research. Low-Cost Rapid Usability Engineering (LCRUE), Cognitive Task Analysis (CTA), and Heuristic Evaluation (HE) criteria for web-based learning were adapted and combined with the Software Usability Measurement Inventory (SUMI) questionnaire. To evaluate the introduction of the e-learning application, usability was assessed in two groups of users: frontline users and informatics consultant users. The effectiveness of the LCRUE, CTA, and HE when combined with the SUMI was also investigated. Results showed that the frontline users are satisfied with the usability of the e-learning platform. Overall, the informatics consultant users are satisfied with the application, although they rated the application as poor in terms of efficiency and control. The results showed that many areas where usability was problematic are related to general interface usability (GIU), and instructional design and content, some of which might account for the poorly rated aspects of usability. The findings should be of interest to developers, designers, researchers, and usability practitioners involved in development of e-learning systems.
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 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 | 0,011 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».