Exploring Technology Integration in Canadian Athletic Therapy Education
Notice bibliographique
Résumé
There are many potential educational goals for using digital technologies in health professional education programs. Previous studies have suggested that technology can be used in these settings to facilitate knowledge acquisition, improve clinical decision making, improve psychomotor skill coordination, and practice rare or critical scenarios. However, when using technology for educational purposes, many educators do not consider the resulting pedagogical implications of using these tools to teach course content. The purpose of this study was to explore this phenomenon in a sample of athletic therapy educators, by investigating their views and attitudes towards using digital technologies in athletic therapy specific courses. Researchers used a sequential explanatory mixed-methods approach (via questionnaire and individual interviews) to explore this topic. It was found that the majority of athletic therapy educators in this sample (n = 21) did not in fact consider the pedagogical implications of technology integration and moreover used technology in rudimentary fashions (e.g., to deliver course content or to provide additional context to explain a topic). Conversely, those educators with higher levels of pedagogical and technological knowledge appeared to use technology in more constructive ways while considering the pedagogical impact of their technology integration decisions. Although this study focused on athletic therapy education, the findings are not unique to this discipline. Carefully designed, pedagogically-sound technologies have very specific and useful ways of empowering learning and have the potential to achieve many educational goals for any educator.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».