Twelve tips for rapidly migrating to online learning during the COVID-19 pandemic
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
This article was migrated. The article was marked as recommended. The COVID-19 pandemic has resulted in a massive adaptation in health professions education, with a shift from in-person learning activities to a sudden heavy reliance on internet-mediated education. Some health professions schools will have already had considerable educational technology and cultural infrastructure in place, making such a shift more of a different emphasis in provision. For others, this shift will have been a considerable dislocation for both educators and learners in the provision of education. To aid educators make this shift effectively, this 12 Tips article presents a compendium of key principles and practical recommendations that apply to the modalities that make up online learning. The emphasis is on design features that can be rapidly implemented and optimised for the current pandemic. Where applicable, we have pointed out how these short-term shifts can also be beneficial for the long-term integration of educational technology into the organisations' infrastructure. The need for adaptability on the part of educators and learners is an important over-arching theme. By demonstrating these core values of the health professions school in a time of crisis, the manner in which the shift to online learning is carried out sends its own important message to novice health professionals who are in the process of developing their professional identities as learners and as clinicians.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle