Rehabilitation Professionals' Satisfaction With Continuing Education Delivered at a Distance Using Different Technologies
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines learner satisfaction with technologies used for distance delivery of continuing education across 10 Canadian sites: nine within the province of Alberta and one in Nunavut Territory. The technologies were satellite (or videotapes of) broadcasts, videoconferencing, and web-based technology. Learner satisfaction was evaluated using questionnaires. A survey on general issues related to continuing education was developed and mailed to random samples of health professionals and a convenience sample of stakeholders. The learners (n = 1,141) represented 20 types of health service providers who had attended at least one session delivered via satellite, videotape, or videoconferencing. Seven individuals completed the web-based course. Overall, the majority of participants were satisfied or very satisfied. In general, satellite delivery was received more favorably compared with videotapes of the same content. A total of 350 (33% response rate) health professionals and 37 (50% response rate) stakeholders returned the surveys. Nearly 50% of health professionals thought that clinical case presentations (rounds) were valuable to them, but over half of the stakeholders perceived that videotapes, rounds, and research seminars were valuable to health professionals. Ratings for the web-based course varied, indicating different learner characteristics. We conclude that it is possible to utilize multiple technologies to meet the continuing education needs of an interdisciplinary group of health service providers, but future research is needed to develop a framework for evaluating the usability of multiple existing and emerging technologies for distance education.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».