A Public Health Emergency Simulation Tool for Enhanced Training in Emergency Preparedness and Response
Notice bibliographique
Résumé
Study/Objective: To reveal the pattern of student engagement (the amount of time a student logged in) in Public Health Principles in Disaster and Medical Humanitarian Response (PHPID) online course, and to examine whether the pattern is associated with the course outcome (the probability of certificate attainment).Background: Student enrollment in online courses has increased in the past decade and continues to grow.Online courses become an effective platform to teach students globally in public health and disaster.However, how students engage in, and how the engagement pattern is associated within the course outcomes, was unknown.Methods: This research collected registration information and time-stamped Model login data from four completed cohorts of PHPID online courses (2014)(2015)(2016).Descriptive analysis, chisquare test, and multiple logistic regression were conducted via SPSS.Results: In total, 3,457 participants, from 150+ different countries registered, and 20.6% had passed the examination and obtained certificates.On average, each student spent 4.3 hours, 15.7 hours for certificate obtainers, and 1.3 hours for noncertificate obtainers.Males invested 18.3% more time than females.The participants with qualification in public health or medicine spent 30.7% more time than others.The student engagement was confirmed to have a significant and strong effect on their course completion, and in obtaining certificates, with adjusting gender, age, and education level (AOR = 1.401; 95%CI, 1.367-1.436).Conclusion: The patterns of student engagement in PHPID online courses were varied, associated with socio-demographic variables.Spent more hours in able to increase the probability of course completion and certification obtainment.Further research should be conducted to meet the needs of online course training in disaster and public health education.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,006 |
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 ».