Development, Implementation, and Initial Participant Feedback of an Online Anatomy and Radiology Contouring Bootcamp in Radiation Oncology
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Anatomy and Radiology Contouring (ARC) Bootcamp was a face-to-face (F2F) course designed to ensure radiation oncology residents were equipped with the knowledge and skillset to use radiation therapy techniques properly. The ARC Bootcamp was proven to be a useful educational intervention for improving learners' knowledge of anatomy and radiology and contouring ability. An online version of the course was created to increase accessibility to the ARC Bootcamp and provide a flexible, self-paced learning environment. This study aimed to describe the instructional design model used to create the online offering and report participants' motivation to enroll in the course and the online ARC Bootcamp's strengths and improvement areas. METHODS: The creation of the online course followed the analysis, design, development, implementation, and evaluation (ADDIE) framework. The course was structured in a linear progression of locked modules consisting of radiology and contouring lectures, anatomy labs, and integrated evaluations. RESULTS: The online course launched on the platform Teachable in November 2019, and by January 2021, 140 participants had enrolled in the course, with 27 participants completing all course components. The course had broad geographic participation with learners from 19 different countries. Of the participants enrolled, 34% were female, and most were radiation oncology residents (56%), followed by other programs (24%), such as medical physics residents or medical students. The primary motivator for participants to enroll was to improve their subject knowledge/skill (44%). The most common strength identified by participants was the course's quality (41%), and the most common improvement area was to incorporate more course content (41%). CONCLUSIONS: The creation of the online ARC Bootcamp using the ADDIE framework was feasible. The course is accessible to diverse geographic regions and programs and provides a flexible learning environment; however, the course completion rate was low. Participants' feedback regarding their experiences will inform future offerings of the online course.
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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 | 0,021 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».