Factor Structure Analysis of Pharmacy Students’ Performance on the Health Education Learning Environment Survey
Notice bibliographique
Résumé
Objective. While high-quality learning environments are increasingly recognized as vital for health professions education programs and student success, there are no tools that have been validated for use within the pharmacy education context. This study seeks to assess whether the six-factor structure of the Health Education Learning Environment Survey (HELES) will replicate in a sample of pharmacy students. Methods. The study was conducted in a Doctor of Pharmacy program offered at a Western Canadian university. A sample of 288 pharmacy students, across two years of data collection, completed the 35-item HELES as an anonymous and online survey. Results. While the six-factor model of the HELES, as a whole, did not replicate through confirmatory factor analysis, a follow-up examination of unidimensionality for the individual subscales of the HELES showed that five of the six subscales met this requirement. One subscale, the work-life balance subscale, was better represented by the dimensions of time management and emotional well-being. Conclusion. These results provide preliminary support for the use of the HELES among pharmacy students, with additional research being needed to explore the work-life balance subscale and its appropriateness for this student group. In Canada, the HELES has the potential to fill an existing local and national gap in available program evaluation tools needed for gathering evidence on pharmacy program quality, strengths, and weaknesses, and to inform continuous quality improvement efforts and accreditation standards.
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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 | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».