Virtual Patients in a Behavioral Medicine Massive Open Online Course (MOOC): A Case-Based Analysis of Technical Capacity and User Navigation Pathways
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Massive open online courses (MOOCs) have been criticized for focusing on presentation of short video clip lectures and asking theoretical multiple-choice questions. A potential way of vitalizing these educational activities in the health sciences is to introduce virtual patients. Experiences from such extensions in MOOCs have not previously been reported in the literature. OBJECTIVE: This study analyzes technical challenges and solutions for offering virtual patients in health-related MOOCs and describes patterns of virtual patient use in one such course. Our aims are to reduce the technical uncertainty related to these extensions, point to aspects that could be optimized for a better learner experience, and raise prospective research questions by describing indicators of virtual patient use on a massive scale. METHODS: The Behavioral Medicine MOOC was offered by Karolinska Institutet, a medical university, on the EdX platform in the autumn of 2014. Course content was enhanced by two virtual patient scenarios presented in the OpenLabyrinth system and hosted on the VPH-Share cloud infrastructure. We analyzed web server and session logs and a participant satisfaction survey. Navigation pathways were summarized using a visual analytics tool developed for the purpose of this study. RESULTS: The number of course enrollments reached 19,236. At the official closing date, 2317 participants (12.1% of total enrollment) had declared completing the first virtual patient assignment and 1640 (8.5%) participants confirmed completion of the second virtual patient assignment. Peak activity involved 359 user sessions per day. The OpenLabyrinth system, deployed on four virtual servers, coped well with the workload. Participant survey respondents (n=479) regarded the activity as a helpful exercise in the course (83.1%). Technical challenges reported involved poor or restricted access to videos in certain areas of the world and occasional problems with lost sessions. The visual analyses of user pathways display the parts of virtual patient scenarios that elicited less interest and may have been perceived as nonchallenging options. Analyzing the user navigation pathways allowed us to detect indications of both surface and deep approaches to the content material among the MOOC participants. CONCLUSIONS: This study reported on first inclusion of virtual patients in a MOOC. It adds to the body of knowledge by demonstrating how a biomedical cloud provider service can ensure technical capacity and flexible design of a virtual patient platform on a massive scale. The study also presents a new way of analyzing the use of branched virtual patients by visualization of user navigation pathways. Suggestions are offered on improvements to the design of virtual patients in MOOCs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».