Developing Interdisciplinary Team Competencies in a Blended Learning Course: Impact on Student Learning
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Health science educators increasingly focus on preparing health science students to work in interdisciplinary environments. Interdisciplinary communication is often hindered by geographic distances, creating barriers to effective interdisciplinary practice. Information and communication technologies are tools that can help reduce these barriers. Therefore, it is critical to ensure that students learn to communicate and collaborate with other disciplines in both face-to-face and on-line settings. The purpose of this article is to describe students’ perceptions of developing team skills in an interdisciplinary team context using a blended learning format. Understanding the students’ experiences will help health science educators prepare students effectively to use these technologies to facilitate interdisciplinary teamwork. Method: An interdisciplinary team development course was redesigned to be offered in a blended (70% on-line asynchronous/synchronous activities) format to increase flexibility and to provide experience with using the advanced communication technologies. This paper presents qualitative results obtained from student focus groups. The focus groups captured the students’ perspectives of the development of interdisciplinary team competencies in a blended learning format.Results: Although students generally felt they developed interdisciplinary team skills in a blended learning environment, they also expressed mixed feelings about how the environment affected the process of team development. Conclusions: Students’ perceptions of developing and practicing team skills in an interdisciplinary team context were not compromised in a blended learning format. Future research can further explore the on-line dynamics among students from various disciplines and the impact of this type of learning as a team on clinical practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».