WellnessRx Education Initiative
Notice bibliographique
Résumé
Background. Health profession students require knowledge and skills in nutrition and physical activity for patient/client care and for their own wellness. This is generally lacking in their preprofessional didactic education. Method. Based on an environmental scan of health profession student education programs at our university and a conceptual framework based on adult learning theory and Kolb’s cycle, interprofessional stakeholders developed online learning modules on nutrition and physical activity for incorporation into course curricula by health science faculties. This process included articulating goals and objectives, with an outcome of enhancing student knowledge, skills, and attitudes (KSAs). Pilots of the modules included student KSA assessment and interviews/focus groups. Results. Designing learning modules on nutrition and physical activity for individualized implementation in different faculties was a priority. Two learning modules were developed and pilot-tested within one faculty. Pre- and posttests of student knowledge were used to assess effectiveness. Knowledge scores improved from pretest (54.7%) to posttest (68.2%, p < .001) for the module “Nutrition and Physical Activity Across the Life Cycle” but did not change significantly (pretest 76.3%, posttest 77.0%; p = .70) for the “Self-Health” module. Interviews/focus groups showed students perceived the two modules as influencing their learning of KSAs. Conclusions. This process addressed a curricular gap across health science faculties. The consensus-building design process helped focus curriculum priorities and develop a shared curriculum vision. Students demonstrated KSA learning as shown in their pre–post assessments and comments. Further module development and larger scale implementation and evaluation studies are proposed.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,579 | 0,203 |
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 ».