Social interaction and participation: Formative evaluation of online CME modules
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This exploratory study examines Canadian physicians' participation in online social activities and learning discussions, perceptions of online social closeness, barriers and motivators to participation, and perceptions of the impact of course duration and face-to-face meetings on learning. METHODS: Formative evaluations were administrated to physicians participating in two online continuing medical education (CME) courses. Responses were recorded and calculated by the Blackboard Learning System. Content analysis was used to categorize comments and identify influencing factors. Online postings were counted to measure participation in the learning activities. RESULTS: The participation rate of 158 physicians and 10 facilitators in online social activities was very low. Forty-five percent of responding participants reported that more time for discussion would help them learn more; 62% stated that the initial face-to-face meeting helped improve online social relations and increase peer interactions online. Thirty-five percent of respondents reported participating in online social activities, while 29% had no time to do so, and 18% were not interested in doing so. Thirty-five percent felt closer or more connected to their peers after two discussion sessions; 11% did not feel closer because of their low participation; and 16% did not feel closer because of inadequate peer interaction. On the two evaluations, 49% and 22% of respondents, respectively, perceived lack of time and social bonding as major barriers to participating in learning discussion. DISCUSSION: Lack of time and peer response were given as the main reasons for low participation in social activity and learning discussions. Time and social bonding were major barriers to learning discussion. Course usefulness and participants' desire, commitment, and time management skills helped overcome barriers. Facilitators needed training in online systems and facilitation skills. Longer course duration and realistic pacing would probably foster more social interaction and greater course participation.
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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 | 0,012 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».