Virtually present: The perceived impact of remote facilitation on small group learning
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The engagement of facilitators located remotely for small group learning has received little research attention. However, this approach could increase the pool of experts for small group learning, thus addressing challenges to sustainability faced by in-person models of small group facilitation. AIM: The objective of this study was to describe the experiences and perceptions of students regarding the use of remote facilitation for small group learning in a health education setting. METHODS: This qualitative study involved three focus groups (n = 16) composed of students in the advanced neuromusculoskeletal teaching unit in the University of Toronto, Department of Physical Therapy. Focus groups were audio-taped and transcribed verbatim, and data were analyzed thematically. RESULTS: Three main influences emerged related to the experiences of students regarding the use of remote facilitation for small group learning in a health education setting: technology (including audio and visual), facilitator (including quality of facilitation and facilitator expertise), and group dynamics (including ground rules, roles and responsibilities, and learning style). Each of these influences acted independently and interdependently to shape participants' perceptions. CONCLUSION: This study prompts a widening of the concept of distance learning to also include distance teaching, which may have wide applicability to health profession programs.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».