Evaluating the Stages of Veterinary Practitioner Learning for Continuing Education Needs Assessment and Program Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE FOR THE STUDY: Recent behavioral change theory suggests that individuals go through stages of readiness for change. This theory has been applied to continuing medical education as a four stage theory of physician learning. The purpose of this project was to test a method that used the four-stage learning theory to evaluate differences between continuing veterinary medical education (CVME) program attendees and non-attendees and to evaluate movement from one stage to another after a continuing education activity. METHODS: A survey using eight clinical scenarios was used to elucidate the stage of learning of dairy practitioner participants before and after a CVME course and of non-participating dairy practitioners. Differences in response rates before and after the course and between participants and non-participants were analyzed using chi-square contingency table analysis. RESULTS: Responses to six of the eight scenarios were different between participants and non-participants (p < 0.10). Attendees were more likely to report needing to update to solve the specific problems. Depending on the scenario, participants changed their responses after completing the continuing education course (range 31-81% change). CONCLUSIONS: The four stage theory of learning can be used for continuing education needs assessment, for understanding program participation, and for program evaluation. A continuing education activity can move practitioners from one stage of learning to another.
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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 | 0,076 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».