Integration of e-learning technologies in an interprofessional health science course
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Advances in information and communication technology are influencing instructional formats and delivery modes for post secondary teaching and learning. AIMS: The purpose of this study was to determine whether interprofessional team process skills traditionally taught in a small group face-to-face classroom setting could be taught in a blended learning environment; without compromising the pedagogical approach and collaborative Group Investigation Model (Sharan & Sharan 1992) used in the course. METHOD: A required interprofessional team development course designed to teach health science students (Medicine, Nursing, Pharmacy, Occupational Therapy, Physical Therapy, Dentistry, Dental Hygiene, Medical Laboratory Science, and Nutrition) team process skills was redesigned from a 100% face-to-face delivery format to a blended learning format where 70% of the instruction was delivered using a new synchronous virtual classroom technology (Elluminate www.elluminate.com) in conjunction with asynchronous technology (WebCT). It was hypothesized there would be no significant difference between the blended learning format and the traditional face-to-face format in the development of interprofessional team knowledge, skills and attitudes. The two formats were evaluated on demographic information, computer experience, and interprofessional team attitudes, knowledge and skills. RESULTS: The three main findings are: (a) no significant differences between student groups on achieving team process skills, (b) an observation of differences between the groups on team dynamics, and (c) a more positive achievement of course learning objectives perceived by students in the blended learning class. CONCLUSIONS: The results provide evidence to support our blended learning format without compromising pedagogy. They also suggest that this format enhances students' perceptions of their learning.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».