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Enregistrement W2042685716 · doi:10.4018/ijopcd.2012070104

Designing Digital Video to Support Learner Outcomes

2012· article· en· W2042685716 sur OpenAlexaff
Hugh Kellam, Colla J. MacDonald, Douglas Archibald, Derek Puddester

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Online Pedagogy and Course Design · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResource (disambiguation)Digital healthMultimediaComputer scienceMedical educationDigital videoQualitative researchMultimethodologyHealth professionalsOnline learningPsychologyHealth carePedagogyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This pragmatic, mixed methods study explored how the design and implementation of digital video resources in an online educational environment affected learning outcomes. Forty-five health professionals and students evaluated the digital videos incorporated into ePhysicianHealth.com, the world’s first comprehensive online resource on health and wellness for physicians and medical students. Specifically the participants were to evaluate how digital videos impacted their learning experiences. Quantitative and qualitative data were collected from two sources: surveys and interviews. The findings of the study clearly indicated that the majority of the participants found the digital videos a valuable addition to ePhysicianHealth.com. There were numerous practical conclusions from this study that provided recommendations for the future design and delivery of digital videos in pedagogical settings. They included: the use of personal testimonials and stories; the use of problem-solving scenarios involving modeling and demonstrations; and tailoring modeling scenarios to the specific needs of learners.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,856
Score d'incertitude au seuil0,378

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,368 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations9
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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