RE-AIMing COVID-19 online learning for medical students: a massive open online course evaluation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical training during the COVID-19 pandemic is high risk for medical students. Medical schools in low- and middle-income countries (LMIC) have limited capacity to develop resources in the face of rapidly developing health emergencies. Here, a free Massive Open Online Course (MOOC) was developed as a COVID-19 resource for medical students working in these settings, and its effectiveness was evaluated. METHODS: The RE-AIM (reach, effectiveness, adoption, implementation, and maintenance) framework was utilized to evaluate the effectiveness of MOOC in teaching medical students about COVID-19. The data sources included the student registration forms, metrics quantifying their interactions within the modules, students' course feedback, and free-text responses. The data were collected from the Moodle learning management system and Google analytics from May 9 to September 15, 2020. The research team analyzed the quantitative data descriptively and the qualitative data thematically. RESULTS: Among the 16,237 unique visitors who accessed the course, only 6031 medical students from 71 medical schools registered, and about 4993 (83% of registrants) completed the course, indicating high levels of satisfaction (M = 8.17, SD = 1.49) on a 10-point scale. The mean scores of each assessment modules were > 90%. The free-text responses from 987 unique students revealed a total of 17 themes (e.g., knowing the general information on COVID-19, process management of the pandemic in public health, online platform use, and instructional design) across the elements of the RE-AIM framework. Mainly, the students characterized the MOOC as well-organized and effective. CONCLUSIONS: Medical students learned about COVID-19 using a self-paced and unmonitored MOOC. MOOCs could play a vital role in the dissemination of accurate information to medical students in LMIC in future public health emergencies. The students were interested in using similar MOOCs in the future.
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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 | 0,005 | 0,033 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 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 ».