Distance Learning in Clinical Transplantation: A Successful Model in Post-Graduate Education
Notice bibliographique
Résumé
Background and Purpose: There are misconceptions among clinicians and educational bodies that online courseswould not suit clinically orientated medical education, where bedside management and direct contact with realpatients is the key to the learning process. Whereas, the proponents of online education believe that a well-designedand properly blueprinted course can deliver the required education that would efficiently meet the expectations ofboth the student and these educational bodies. While variations in medical practice are a norm that warrant a flexibleand, at the same time, a focused approach is required to ensure that ‘threshold concepts’ are learnt, which is anadditional challenge. We aimed to facilitate the students to develop skills of learning from work-based reflectivepractice by linking with their own real-time analysis of their own clinical experience. This is supported by a robustscientific basis, a unique opportunity for many clinicians who may not have a reliable opportunity for discussion and,thereby, this course (MSc in Transplantation) provides a platform that allows everyone to learn from each other’sexperience by using ‘e-blackboard®’.Methods: Not just a knowledge transfer, the critical thresholds of each and every chapter in the 4 modules of MSc inTransplantation Sciences were defined to a razor-sharp precision. Learning objectives of learning activity wereaimed to achieve constructive alignment with critical threshold. We employed Kirkpatrick pyramid (satisfaction,learning, impact, results and return on investment) (a) for the evaluation of our performance as educators of theprogramme, and (b) to evaluate the acceptance of this non-traditional format in clinical medicine education bypostgraduate students (80 transplant clinicians from 22 countries).Results: Students’ survey of the first cohort (satisfaction, Kirkpatrick level 1) reported 93% students’ satisfactionrate. 93% of the students passed module one (learning Kirkpatrick level 2) and 100% subscription to module two(return on investment Kirkpatrick level 5).Conclusion: For a successful model in distance learning in clinical medicine it is imperative to establish an effectivesupportive contact using a range of modalities in order to allow real-time reflective practice that is so crucial inenabling the students to learn from their own clinical experience.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».