E-Learning: Is it any better than Traditional Approaches in Psychotherapy Education?
Notice bibliographique
Résumé
Aim of the study There is a trend towards competency based psychotherapy education in psychiatry training but programs are finding it difficult to meet the expanded requirements for learner competence in multiple modalities of psychotherapy. E-learning has been raised as a potential solution to the problem. However, there have been few studies determining if e-learning is any better than traditional learning. The objective of this study is to determine if online learning modules can enhance knowledge acquisition and learner satisfaction in psychotherapy education. Subject or material and methods A need analysis was performed at this institution to determine the learning needs and preferences of the psychiatry residents. A blended course (consisting of traditional lectures, online modules and videotape review) was designed and developed based on these needs. Lectures and online modules were evaluated by means of pre-tests and post-tests. A paired t-test was used to determine if knowledge acquisition occurred in each online module and lecture group. An independent t-test was used to determine if there was greater knowledge acquisition in the online module group versus the lecture group. A learner satisfaction questionnaire was distributed with each online module. Results Nineteen residents completed the study. There was statistically significant knowledge acquisition in each online module and lecture group. There was no difference in knowledge acquisition between online modules and lectures. Learners were satisfied with the modules, but experienced minor technical difficulties. Discussion Online modules may enhance learner satisfaction in psychotherapy education. But there may be no difference in learning compared to traditional classroom-based lectures. Conclusions Further studies are needed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».