The use of information and communications technologies in the delivery of interprofessional education: A review of evaluation outcome levels
Notice bibliographique
Résumé
Interprofessional education (IPE) in health and human services educational and clinical settings has proliferated internationally. The use of information and communication technologies (ICTs) in the facilitation of interprofessional learning is also growing, yet reviews of the effectiveness of ICTs in the delivery of pre- and/or post-licensure IPE have been limited. The current study's purpose was to review the evaluation outcomes of IPE initiatives delivered using ICTs. Relevant electronic databases and journals from 1996 to 2013 were searched. Studies which evaluated the effectiveness of an IPE intervention using ICTs were included and analyzed using the Barr et al. modified Kirkpatrick educational outcomes typology. Fifty-five studies were identified and a majority reported evaluation findings at the level 1 (reaction/satisfaction). Analysis revealed that learners react favorably to the use of ICTs in the delivery of IPE, and ICT-mediated IPE can lead to positive attitudinal and knowledge change. A majority of the studies reported positive evaluation outcomes at the learner satisfaction level, with the use of web-based learning modalities. The limited number of studies at other levels of the outcomes typology and deficiencies in study designs indicate the need for more rigorous evaluation of outcomes in ICT-mediated IPE.
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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 | 0,023 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».