A partial economic evaluation of blended learning in teaching health research methods: a three-university collaboration in South Africa, Sweden, and Uganda
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Novel research training approaches are needed in global health, particularly in sub-Saharan African universities, to support strengthening of health systems and services. Blended learning (BL), combining face-to-face teaching with computer-based technologies, is also an accessible and flexible education method for teaching global health and related topics. When organised as inter-institutional collaboration, BL also has potential for sharing teaching resources. However, there is insufficient data on the costs of BL in higher education. OBJECTIVE: Our goal was to evaluate the total provider costs of BL in teaching health research methods in a three-university collaboration. DESIGN: A retrospective evaluation was performed on a BL course on randomised controlled trials, which was led by Stellenbosch University (SU) in South Africa and joined by Swedish and Ugandan universities. For all three universities, the costs of the BL course were evaluated using activity-based costing with an ingredients approach. For SU, the costs of the same course delivered with a classroom learning (CL) approach were also estimated. The learning outcomes of both approaches were explored using course grades as an intermediate outcome measure. RESULTS: In this contextually bound pilot evaluation, BL had substantially higher costs than the traditional CL approach in South Africa, even when average per-site or per-student costs were considered. Staff costs were the major cost driver in both approaches, but total staff costs were three times higher for the BL course at SU. This implies that inter-institutional BL can be more time consuming, for example, due to use of new technologies. Explorative findings indicated that there was little difference in students' learning outcomes. CONCLUSIONS: The total provider costs of the inter-institutional BL course were higher than the CL course at SU. Long-term economic evaluations of BL with societal perspective are warranted before conclusions on full costs and consequences of BL in teaching global health topics can be made.
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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 | 0,077 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».