A Web-Based Course on Public Health Principles in Disaster and Medical Humanitarian Response: Survey Among Students and Faculty
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Web-based public health courses are becoming increasingly popular. "Public Health Principles in Disaster and Medical Humanitarian Response" is a unique Web-based course in Hong Kong. This course aimed to fill a public health training gap by reaching out to postgraduates who are unable to access face-to-face learning. OBJECTIVE: The aim of this paper was to use a structured framework to objectively evaluate the effectiveness of a Web-based course according to Greenhalgh et al's quality framework and the Donabedian model to make recommendations for program improvement. METHODS: An interim evaluation of the first cohort of students in 2014 was conducted according to the Donabedian model and a quality framework by Greenhalgh et al using objective and self-reported data. RESULTS: Students who registered for the first cohort (n=1152) from June 16, 2014 to December 15, 2014 (6 months) were surveyed. Two tutors and the course director were interviewed. The Web-based course was effective in using technology to deliver suitable course materials and assessment and to enhance student communication, support, and learning. Of the total number of students registered, 59.00% (680/1152) were nonlocal, originating from 6 continents, and 72.50% (835/1152) possessed a bachelor's or postgraduate degree. The completion rate was 20.00% (230/1152). The chi-square test comparing students who completed the course with dropouts showed no significant difference in gender (P=.40), age (P=.98), occupation (P=.43), or qualification (P=.17). The cost (HK $272 per student) was lower than that of conducting a face-to-face course (HK $4000 per student). CONCLUSIONS: The Web-based course was effective in using technology to deliver a suitable course and reaching an intended audience. It had a higher completion rate than other Web-based courses. However, sustainable sources of funding may be needed to maintain the free Web-based course.
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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 | 0,008 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».