Prioritizing Technology in Pharmacy Education: A Document Analysis of Strategic Plans
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has required many pharmacy programs to increase their utilization of technology or shift the course of delivery entirely online. Delivery in this setting has exposed areas in the use of technology where pharmacy programs need to improve (such as staff and student training). This study performed a document analysis of strategic plans to identify technology-related strategies and where gaps in planning currently exist. Accredited pharmacy programs in Canada and the USA were included for analysis. A total of 77 strategic plans were identified. Strategic plans were searched for the phrases: "tech", "online", "distance" and "e-learning" to identify technology-related statements. Statements relating to technology in education were coded for (1) the prioritized "action" and (2) the objective or "goal" of this strategy. Quantitative analysis of these codes revealed that the "action" was most frequently to introduce or improve technology (54.4%), and the "goal" most frequently related to enhancing teaching/course delivery/learning (34.2%). Strategic plans appeared to frequently focus on the technology itself, with little consideration for the human aspect of operating technology or readiness of programs to embrace technology. Moving forward, strategic priorities with respect to technology should be refocused towards system readiness and account for resources necessary for target user upskilling and acceptance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».