Log In to Experiential Learning Theory: Supporting Web-Based Faculty Development
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: For an increasingly busy and geographically dispersed faculty, the Faculty of Medicine at the University of Southampton, United Kingdom, developed a range of Web-based faculty development modules, based on Kolb's experiential learning cycle, to complement the faculty's face-to-face workshops. OBJECTIVE: The objective of this study was to assess users' views and perceptions of the effectiveness of Web-based faculty development modules based on Kolb's experiential learning cycle. We explored (1) users' satisfaction with the modules, (2) whether Kolb's design framework supported users' learning, and (3) whether the design principle impacts their work as educators. METHODS: We gathered data from users over a 3-year period using evaluation surveys built into each of the seven modules. Quantitative data were analyzed using descriptive statistics, and responses to open-ended questions were analyzed using content analysis. RESULTS: Out of the 409 module users, 283 completed the survey (69.1% response rate). Over 80% of the users reported being satisfied or very satisfied with seven individual aspects of the modules. The findings suggest a strong synergy between the design features that users rated most highly and the key stages of Kolb's learning cycle. The use of simulations and videos to give the users an initial experience as well as the opportunity to "Have a go" and receive feedback in a safe environment were both considered particularly useful. In addition to providing an opportunity for reflection, many participants considered that the modules would enhance their roles as educators through: increasing their knowledge on various education topics and the required standards for medical training, and improving their skills in teaching and assessing students through practice and feedback and ultimately increasing their confidence. CONCLUSIONS: Kolb's theory-based design principle used for Web-based faculty development can support faculty to improve their skills and has impact on their role as educators. Grounding Web-based training in learning theory offers an effective and flexible approach for faculty development.
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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 | 0,015 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».