Barrières à l’apprentissage en ligne dans un contexte de développement des compétences chez les professionnels de santé publique au Québec
Notice bibliographique
Résumé
Cet article presente les resultats d’une enquete dont l’objectif est de cerner les principales barrieres a l’apprentissage en ligne dans un contexte de developpement des competences en sante publique. Un questionnaire en ligne, envoye a 66 personnes inscrites a un microprogramme de 2e cycle en sante publique, a permis de mesurer la retention des repondants constitues de deux groupes: perseverance et abandon. Des analyses descriptives et l’utilisation des tests d’association ont ete effectuees pour comparer les groupes. La charge de travail et l’environnement social et professionnel sont, davantage pour le groupe abandon, les deux principales barrieres de la formation. D’autres facteurs de moindre importance ont aussi decourage quelques repondants a poursuivre le programme. Une amelioration des conditions d’apprentissage et des mesures incitatives du milieu professionnel sont identifiees comme leviers d’action qui permettraient aux apprenants de gerer adequatement les exigences de la formation. This article presents the results of a survey which aims to identify key barriers to learning in a context of skills development in public health. An online questionnaire, sent to 66 firmware students in public health, was used to measure the retention of the respondents consist of two groups: persistence and abandonment. Descriptive analysis and use of association tests were performed to compare groups. Workload and professional and social environment are, more for the abandonment group, the two main barriers to training. Other less important factors also discouraged some respondents to continue the program. Improved learning conditions and incentives of the workplace are identified as levers that could allow learners to adequately manage the training requirements.
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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».