Does a blended learning environment suit advanced practice training for pharmacists in a Middle East setting?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The transfer of pedagogies and instructional techniques outside their contexts of origin may not be always be suitable for intended learners. The aim of this study was to explore the experiences of Middle East pharmacists enrolled in advanced pharmacy practice courses delivered through a blended learning environment (BLE). METHODS: Seventeen students and graduates from a BLE in Qatar participated in focus group interviews. A topic guide was developed to elicit these pharmacists' perspectives on perceived barriers to completing the courses and facilitating factors for content engagement and overall satisfaction. Discussions were recorded, transcribed verbatim and text analysed using thematic content analysis. KEY FINDINGS: We identified three predominant themes in our analysis of these discussions: (1) relevance, (2) motivation and (3) communication. Participants favourably endorsed any programme aspect that linked with their workplace care responsibilities, but found it challenging to adapt to high-fidelity testing environments. The on-campus sessions were key for sustaining motivation and recommitting to time management and organisation with the distance-based content. Although these students expressed difficulty in understanding posted assignment instructions and feedback and occasionally faced technological issues, they were overwhelmingly satisfied with how the programme contributed to advancing their practice capabilities. CONCLUSIONS: Pharmacists enrolled in BLE advanced pharmacy practice courses in Qatar identified barriers and facilitators like those experienced by professional learners elsewhere. However, we found that instructional design and communication approaches merit some special consideration for Arab students for optimal engagement in BLE.
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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 | 0,003 | 0,020 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».