Learning Management Systems in Universities of Medical Sciences of Iran and Several Developed Countries
Notice bibliographique
Résumé
Background & Objective: The core of each WBT system is an online software called learning management system (LMS). The existence of such a system in each university is the minimum requirement for the application and development of WBT methods. The present study aimed to investigate the frequency of LMS usage in Iranian medical universities in comparison with the universities of developed countries. Methods: This descriptive cross-sectional analysis was performed in 2014. The study population consisted of Iranian medical universities and the universities of 4 developed English-speaking countries, including USA, Canada, Australia, and UK. From among the Iranian universities, a total of 52 universities were selected using the census method. Moreover, 58 universities were randomly selected from among 450 well-known universities of developed countries. The data from LMS of Iranian medical universities were collected through visiting university websites, telephone calls, and in some cases, face-to-face interviews. The data were analyzed by descriptive methods. Results: Of the 52 Iranian universities of medical sciences, 33 universities (63.5%) did not have any LMSs for delivery courses in academic degree programs. Of the 19 universities (36.5%) with LMSs, Moodle, ATutor, Docebo, and native-designed LMSs were found in 11, 4, 1, and 3 universities, respectively. In addition, 16 Iranian universities used open source LMSs and 3 used commercial LMSs. All 58 (100%) universities of developed countries used LMSs for delivery courses in their academic degree programs. Blackboard, Moodle, Canvas, Desire2learn, and Sakai were used in 30, 13, 8, 1, and 1 foreign universities, respectively. Moreover, 2 universities were in transition stage and 3 universities used the Mooc system. Conclusion: Iran universities showed a considerable difference from universities in developed countries in terms of frequency of LMS usage. Educational and IT administrators in Iran should fill this gap, especially at high ranking universities. Key Words: Learning management system (LMS), Universities of medical sciences, E-learning, Iran
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».