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Enregistrement W2016868377 · doi:10.3109/13561820.2011.566647

Interaction in online interprofessional education case discussions

2011· article· en· W2016868377 sur OpenAlexafffundabout
Rosemary Waterston

Notice bibliographique

RevueJournal of Interprofessional Care · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésFacilitatorInteractivityCurriculumInterprofessional educationOnline discussionPsychologyFocus groupMedical educationPedagogyHealth careComputer scienceSociologyMedicineSocial psychologyMultimediaWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated online interaction within a curriculum unit at the University of Toronto, Canada that included an interprofessional case study discussion in a mixed-mode (face-to-face and online) format. Nine of the 81 teams that completed the four-day curriculum were selected for detailed review based on the attitudes students expressed on a survey about the value of collaborating online for enhancing their appreciation of other health care professions. Five of the teams selected were 'positive' and four were 'negative'. The responses to other survey items by members of these teams were then compared, as well as their message posting patterns and the content of their online discussions. Differences between the two sets were situated within a theoretical framework drawn from the contact theory, social interdependence theory, and the Community of Inquiry model. Institutional support in the form of facilitator involvement, individual predispositions to online and group learning, the group composition, the learning materials, task and assignment, and technical factors all affected the levels of participation online. Discourse and organizational techniques were identified that related to interactivity within the online discussions. These findings can help curriculum planners design interprofessional case studies that encourage the interactivity required for successful online discussions.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,643
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,424 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations21
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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