E-LEARNING IN HEALTHCARE EDUCATION - EXPERIENCE OF THE DEVELOPED COUNTRIES
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
E- learning is a modern technological approach to creating active and constructive learning with a leading role of the student. It has advantages that traditional education does not offer and is integrated in modern university education. It is developing extremely dynamically in health care because of the benefits it offers. A review has been done of educational initiatives, connected with pre-graduate training of healthcare specialists in developed countries - the United States, Canada, Australia and Great Britan, where it has been offered since the beginning of the century and there are established traditions. The aim is to study good practices and highlight problems in the design of electronic forms. Publications in English from referred sources are investigated. The following key issues are outlined: healthcare education has specific features that affect the use of electronic forms; the combined option is the most appropriate - face-to- face and e-learning; effectiveness is directly dependent on the quality of resources; it can be applied at each stage of the training - from the theory to the patient's bed; students have positive attitudes; teachers take on new roles and responsibilities. E-learning is an expensive and labor-intensive initiative and is created by multi-professional teams after analyzing the students` pedagogical characteristics. Virtual training must be in line with the development strategy of the university and requires understanding and engagement of policy makers.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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