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Enregistrement W3159083801 · doi:10.2196/29216

Novice and Advanced Learners’ Satisfaction and Perceptions of an e-Learning Renal Semiology Module During the COVID-19 Pandemic: Mixed Methods Study

2021· article· en· W3159083801 sur OpenAlexvenueno aff
Ido Zamberg, Eduardo Schiffer, Catherine Stoermann-Chopard

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Education · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnatomy and Medical Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLikert scaleMedical educationPsychologySemiologyPerceptionMedicineMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Nephrotic syndrome is a unique clinical disorder, which provides interesting teaching opportunities that connect physiological and pathological aspects to clinical practice. During the current COVID-19 outbreak, in-person teaching in our institution was not permitted, thus creating a unique challenge for clinical skills teaching. A case-based electronic learning (e-learning) activity was designed to replace the traditional in-person teaching of renal semiology. e-Learning activities have been shown to be effective for knowledge retention and increasing novice learners' performance. However, major knowledge gaps exist concerning the satisfaction of learners with e-learning activities as the sole form of teaching, specifically for undergraduate clinical skills education. OBJECTIVE: Our study aimed to prospectively assess undergraduate medical students' perceptions of and satisfaction with an e-learning activity teaching renal semiology. METHODS: All second-year medical students (novice learners) from the medical faculty of the University of Geneva, Switzerland, undertook the e-learning activity and were invited to participate in a nonmandatory, validated web-based survey, comprising questions answered using a 10-point Likert scale and one qualitative open-ended question. For comparison and to provide further insights, 17 fourth- to sixth-year students (advanced learners) were prospectively recruited to participate in both the e-learning activity and the evaluation. A mixed methods analysis was performed. RESULTS: A total of 88 (63%) out of 141 novice learners and all advanced learners responded to the evaluation survey. Advanced learners reported significantly higher satisfaction with the e-learning activity (mean 8.7, SD 1.0 vs mean 7.3, SD 1.8; P<.001), clarity of objectives (mean 9.6, SD 0.8 vs mean 7.7, SD 1.7; P<.001), and attainability of objectives (mean 9.8, SD 0.5 vs mean 7.3, SD 1.3; P<.001). Both groups showed high interest in the inclusion of the activity as part of a blended learning approach; however, there was low interest in the activity being the sole means of teaching. CONCLUSIONS: Case-based e-learning activities might be better suited for advanced learners and could increase learners' satisfaction within a blended teaching instructional design. More research on students' satisfaction with e-learning activities in the field of clinical skills education should be done. In addition, more effort should be put into finding alternative teaching tools for clinical skills education in light of the ongoing COVID-19 pandemic and future health crises.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,869
Score d'incertitude au seuil0,282

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,366 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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