Design, implementation and evaluation of a blended intensive short-term dynamic psychotherapy course
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: There is a trend towards competency based education in Canada.The Royal College of Physicians and Surgeons of Canada has greatly enhanced and expanded the psychotherapy requirements for postgraduate psychiatry training programs to reflect this trend.However, training programs throughout the country are finding it difficult to meet these expanded requirements.A wide variety of psychotherapy modalities are covered and faculty are voicing concerns about the time and expertise needed to meet the educational needs of learners.The objective of this study is to determine if online learning modules can be an effective mode of delivering competency based education in psychotherapy.Methods: A need analysis was performed to determine the learning needs and preferences of the psychiatry residents at Memorial University of Newfoundland.A blended course (consisting of traditional lectures, online modules and videotape review) was designed and developed based on these perceived needs.Lectures and modules were evaluated by means of pre-tests and post-tests to see if learning had occurred in each modality and between modalities.A learner satisfaction questionnaire was distributed with each online module.Results: Nineteen residents completed either an online module and/or a lecture.There was statistically significant learning in each individual online module and lecture group.There was no difference in learning between online modules and lectures.Overall, residents expressed satisfaction with the online learning module format.Conclusions: Online learning modules may enhance learner satisfaction in psychotherapy education.But there may be no difference in learning compared to traditional classroom-based lectures.The conclusion is that online modules can meet learners' preferences but may not result in more learning as measured by pre-and post-tests.However, the small sample of this study limits the generalizability of these findings.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».