Efficacy of adaptive e-learning for health professionals and students: a systematic review and meta-analysis
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
OBJECTIVE: Although adaptive e-learning environments (AEEs) can provide personalised instruction to health professional and students, their efficacy remains unclear. Therefore, this review aimed to identify, appraise and synthesise the evidence regarding the efficacy of AEEs in improving knowledge, skills and clinical behaviour in health professionals and students. DESIGN: Systematic review and meta-analysis. DATA SOURCES: CINAHL, EMBASE, ERIC, PsycINFO, PubMed and Web of Science from the first year of records to February 2019. ELIGIBILITY CRITERIA: Controlled studies that evaluated the effect of an AEE on knowledge, skills or clinical behaviour in health professionals or students. SCREENING, DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: Two authors screened studies, extracted data, assessed risk of bias and coded quality of evidence independently. AEEs were reviewed with regard to their topic, theoretical framework and adaptivity process. Studies were included in the meta-analysis if they had a non-adaptive e-learning environment control group and had no missing data. Effect sizes (ES) were pooled using a random effects model. RESULTS: From a pool of 10 569 articles, we included 21 eligible studies enrolling 3684 health professionals and students. Clinical topics were mostly related to diagnostic testing, theoretical frameworks were varied and the adaptivity process was characterised by five subdomains: method, goals, timing, factors and types. The pooled ES was 0.70 for knowledge (95% CI -0.08 to 1.49; p.08) and 1.19 for skills (95% CI 0.59 to 1.79; p<0.00001). Risk of bias was generally high. Heterogeneity was large in all analyses. CONCLUSIONS: AEEs appear particularly effective in improving skills in health professionals and students. The adaptivity process within AEEs may be more beneficial for learning skills rather than factual knowledge, which generates less cognitive load. Future research should report more clearly on the design and adaptivity process of AEEs, and target higher-level outcomes, such as clinical behaviour. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42017065585.
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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 | 0,015 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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