Interactive on-line continuing medical education: Physicians' perceptions and experiences
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Although research in continuing medical education (CME) demonstrates positive outcomes of on-line CME programs, the effectiveness of and learners' satisfaction with interpersonal interaction in on-line CME are lower Defined as faculty-learner or learner-learner interpersonal interaction, this study explores physicians' perceptions of and experiences in interactive on-line CME and factors influencing these. METHODS: Focus groups and interviews were undertaken by three Canadian universities. Using purposive sampling, we recruited physicians based on their experiences with interactive on-line CME. Content analysis was applied first, followed by a comparative analysis to confirm themes and findings. RESULTS: Physicians based their perceptions of interactive on-line CME by comparing it with what they know best, face-to-face CME. Although perceptions about access and technical competency remained important, two other themes emerged. The first was the capacity of on-line CME to meet individual learning preferences, which, in turn, was influenced by the quality of the program, the degree of self-pacing or self-direction, opportunity for reflection, and educational design. The second was the quality and quantity of interpersonal interaction, which was shaped by perceptions of social comfort, the educational value of interactions, and the role of the facilitator. Prior experience with on-line CME moderated perceptions. DISCUSSION: The extent that on-line CME programs reflected characteristics of high-quality CME and individual learning preferences appeared to shape perceptions about it. It is important to incorporate the characteristics of effective CME into the design and implementation of interactive on-line programs, considering diverse learning preferences, providing faculty development for on-line facilitators, and grounding this work in learning theory.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».