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Enregistrement W2625527977 · doi:10.2196/mededu.6590

Developing a Curriculum for Information and Communications Technology Use in Global Health Research and Training: A Qualitative Study Among Chinese Health Sciences Graduate Students

2017· article· en· W2625527977 sur OpenAlexvenueno aff
Zhenyu Ma, Li Yang, Lan Yang, Kaiyong Huang, Hongping Yu, Huaiping He, Jiaji Wang, Le Cai, Jie Wang, Hua Fu, Lisa M. Quintiliani, Robert H. Friedman, Jian Xiao, Abu S. Abdullah

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Education · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFogarty International Center
Mots-clésCurriculumMedical educationTraining (meteorology)Graduate studentsQualitative researchPsychologySociologyMedicinePedagogySocial scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Rapid development of information and communications technology (ICT) during the last decade has transformed biomedical and population-based research and has become an essential part of many types of research and educational programs. However, access to these ICT resources and the capacity to use them in global health research are often lacking in low- and middle-income country (LMIC) institutions. OBJECTIVE: The aim of our study was to assess the practical issues (ie, perceptions and learning needs) of ICT use among health sciences graduate students at 6 major medical universities of southern China. METHODS: Ten focus group discussions (FGDs) were conducted from December 2015 to March 2016, involving 74 health sciences graduate students studying at 6 major medical universities in southern China. The sampling method was opportunistic, accounting for the graduate program enrolled and the academic year. All FGDs were audio recorded and thematic content analysis was performed. RESULTS: Researchers had different views and arguments about the use of ICT which are summarized under six themes: (1) ICT use in routine research, (2) ICT-related training experiences, (3) understanding about the pros and cons of Web-based training, (4) attitudes toward the design of ICT training curriculum, (5) potential challenges to promoting ICT courses, and (6) related marketing strategies for ICT training curriculum. Many graduate students used ICT on a daily basis in their research to stay up-to-date on current development in their area of research or study or practice. The participants were very willing to participate in ICT courses that were relevant to their academic majors and would count credits. Suggestion for an ICT curriculum included (1) both organized training course or short lecture series, depending on the background and specialty of the students, (2) a mixture of lecture and Web-based activities, and (3) inclusion of topics that are career focused. CONCLUSIONS: The findings of this study suggest that a need exists for a specialized curriculum related to ICT use in health research for health sciences graduate students in China. The results have important implications for the design and implementation of ICT-related educational program in China or other developing countries.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0070,006
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,379
Tête enseignante GPT0,690
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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