MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2145344077 · doi:10.1177/01632780022034633

An Eclectic Model for Evaluating Web Based Continuing Medical Education Courseware Systems

2000· article· en· W2145344077 sur OpenAlexaff
Vernon Curran

Notice bibliographique

RevueEvaluation & the Health Professions · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical educationContinuing medical educationComputer scienceContinuing educationMedicineMultimediaWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

World Wide Web and compact disc-read only memory technologies have introduced new prospects for delivering continuing medical education (CME) to rural and remote physicians. However, evidence concerning the effectiveness of these technologies in providing CME, and approaches to their evaluation, is limited. The rationale for this study was to design a model for evaluating the effectiveness of computer-mediated CME courseware. An eclectic, evaluation-planning matrix was designed by selecting various concepts from the literature and was used in planning and developing the evaluation model. The model was field-tested by evaluating a computer-mediated courseware program on dermatological office procedures, and a meta-evaluation was conducted to assess the effectiveness of the evaluation methods and procedures. The findings suggest that the model was useful in collecting data to inform decision making and to improve the instructional product. The field test results revealed that computer-mediated instruction was effective in delivering CME at a distance.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,548
Écart entre enseignants0,415 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations10
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEvaluation & the Health ProfessionsMême sujetInnovations in Medical EducationTravaux en français237 207