Current and Future Trends in Life Sciences Training: Questionnaire Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Every year, the life science field spends billions of dollars on educational activities worldwide. The continuing professional development of employees, especially in this field, encompasses great challenges. Emerging technologies appear to offer opportunity, but relatively little research has been done on the effectiveness of pedagogies and tools that have been used in the life sciences, and even less research has been devoted to understanding the potential power of emerging options that might determine the field's future. OBJECTIVE: In collaboration with the Life Sciences Trainers & Educators Network (LTEN), this study investigated the current state of the pedagogies and tools currently adopted by corporate training professionals in the life sciences as well as the professionals' perceptions of the impacts of emerging technologies on training. METHODS: This study adopted a mixed methods approach that included a survey and a follow-up interview. The survey consists of 18 broad questions with 15 subquestions in each of the five specific sectors of the life sciences field. Interviews were conducted by phone and lasted approximately 40 minutes, covering 18 questions designed to follow-up on findings from the survey items. RESULTS: Both survey and interview results indicated that the professionals were not satisfied with the status quo and that training and education in this field need to change. Most of the techniques and tools currently used have been used for some time. The professionals surveyed were not satisfied with the current techniques and tools and did not find them cost-effective. In addition, the respondents pictured the future of training in this field to be more engaging and effective. CONCLUSIONS: This is the first study in a series designed to better understand education and training in the life sciences on a macro level, in order to build a foundation for progress and evolution of the future landscape. Next steps involve developing strategies for how to extend this vision throughout individual organizations.
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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 | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».