The effect of an e-learning module on health sciences students’ venipuncture skill development
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Venipuncture is a psychomotor skill required in many healthcare professions. E-learning could be used to overcome current barriers in face-to-face learning in healthcare education such as insufficient classroom space or qualified instructors. We sought to evaluate the effectiveness of an e-learning module on students' performance when used in addition to in-class training. Methods: Overall, 224 health sciences students were approached to participate in this pilot study. Recruited students were divided into control and study groups. The control group received only in-class training, whereas the study group had access to the e-learning module in addition to in-class learning. Both groups were evaluated on their self-confidence using a Likert scale, academic competence using a multiple-choice questionnaire, and psychomotor competence from video skill recordings using an in-house rubric. Nonparametric, independent sample Mann-Whitney tests were performed to evaluate differences between groups. Results: Overall, 114 students provided written informed consent; 84 students (control: n = 50, study: n = 34) participated in at least one component of the study. Significantly higher (p = 0.017) academic competence scores were observed in the study group. Significantly higher confidence levels were also observed postintervention for both the control (p = 0.0025) and study (p = 0.0011) groups; however, no significant differences were found between the study and control groups before (p = 0.441) or after (p = 0.883) intervention. Finally, no significant differences (p = 0.428) were observed for psychomotor skills between the study arms. Conclusion: Our results suggest that there is potential for e-learning to increase the academic competence of students when used in conjunction with traditional learning; however, further research is needed to determine its efficacy on psychomotor skills.
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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 | 0,005 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle