Usability testing of two e-learning resources: Methods to maximize potential for clinician use
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE AND OBJECTIVES: Rigorous usability testing of e-learn-ing resources is an important prerequisite to their wide-spread use among clinicians. This study demonstrates the application of an evidence-based approach to usability testing of two stroke-related e-learning resources (StrokEngine). METHODS: 14 stroke rehabilitation clinicians (occupational therapists and physiotherapists) from Ontario, Canada participated in a 1.5 h in-person testing session. Clinicians navigated StrokEngine in search of information to answer questions on stroke assessment/intervention. Their search patterns were observed and clinicians provided verbal/written feedback about StrokEngine. Content analysis was used to generate themes and categorize them under two broad categories: facilitators and barriers to use. RESULTS: Five key facilitators and three key barriers to Strok-Engine use were identified and related to screen format, layout/organization, ease of navigation, quality of content, likelihood of using StrokEngine in the future, and system dysfunctions. All 14 clinicians were very or extremely satisfied with the layout/organization, quality and clinical relevance of the content, stating that they were likely to use StrokEngine in the future. CONCLUSION: All identified barriers from this study were addressed with website modifications in order to maximize the usability and navigability of StrokEngine. This rigorous methodology for usability testing can be applied during the design process of any e-learning resource.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle