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Enregistrement W1853191088 · doi:10.21225/d51886

“I gained a skill and a change in attitude”: A Case Study Describing How an Online Continuing Professional Education Course for Pharmacists Supported Achievement of Its Transfer-to-Practice Outcomes

2014· article· en· W1853191088 sur OpenAlexaffvenue
Pia Zeni Marks, Brad Jennings, Barbara Farrell, Natalie Kennie‐Kaulbach, Derek Jorgenson, Jane Pearson Sharpe, Nancy M. Waite

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of University Continuing Education · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanDalhousie UniversityBruyèreUniversity of OttawaUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCLARITYFlexibility (engineering)Medical educationPsychologyContinuing professional developmentAction (physics)Professional developmentTransfer of learningContinuing educationQualitative propertyQualitative researchMedicineComputer scienceDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The convenience and flexibility of online learning clearly make it an attractive option for learners in professional development contexts. There is less clarity, however, about how it fares as a vehicle for enabling the applied, practice-oriented outcomes typically associated with professional development learning.This paper presents a case study describing how transfer-of-learning strategies were employed in a continuing professional education (CPE) course developed for practicing pharmacists, called ADAPT (ADapting pharmacists’ skills and Approaches to maximize Patients’ drug Therapy effectiveness).To gain insight into the extent to which learning was transferred to practice as a result of participation in the course, qualitative data were collected over a 12-month period from participants of the 2010 pilot offering of ADAPT. Participants reported making changes to their practice as a result of participating in the course, and they identi- fied three course features as being particu- larly useful in facilitating practice transfer: providing learners with (i) a vision of targeted outcomes and skills, (ii) support to enable them to attain targeted outcomes and skills, and (iii) explicit preparation for action.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,228
Score d'incertitude au seuil0,661

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,279 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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