The Design of a Master of Public Health Professional Development Course During the COVID-19 Pandemic: Application of the Salmon Model
Notice bibliographique
Résumé
Coronavirus disease 2019 (COVID-19) has highlighted the need for well-trained public health workers to interpret evidence, make informed decisions, and disseminate information to the general public. As public health courses in Ontario universities have moved online due to this pandemic, instructors were required to simulate their teaching online while maintaining student engagement. Previous research has shown that there is a lack of description for the development of online public health courses. As such, the objective of this article is to outline the development and layout of a Professional Development Studio course offered in the Masters of Public Health program at McMaster University, Hamilton, Ontario. We use the Salmon model, previously described by Salmon and colleagues in 2013, to form the course outline. The Salmon model provides a five-stage framework for the development of a concise, engaging, and impactful online course. Based on student feedback, we found that the Salmon model positively shaped the development of the course by aiding the formulation of a course layout that was easily accessible, discussion threads to communicate in an inclusive and safe space, and relevant assessments requiring the use of tools to make judgments and appropriately disseminate information publicly. We conclude that the Salmon model is a helpful framework to use in developing an engaging online public health course. Further assessments based on student feedback should be completed to continually evolve the online course to better tailor the needs and interests of public health students preparing them for the public health workforce.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».