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Enregistrement W3211560007 · doi:10.2196/33455

Learning From a Massive Open Online COVID-19 Vaccination Training Experience: Survey Study

2021· article· en· W3211560007 sur OpenAlexvenueno aff
Shoshanna Goldin, So Yeon Kong, Anna Tokar, Heini Utunen, Ngouille Ndiaye, Jhilmil Bahl, Ranil Appuhamy, Ann Moen

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWorld Health Organization
Mots-clésMassive open online courseMedical educationStrengths and weaknessesMetric (unit)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)VaccinationOnline learningMedicinePsychologyComputer scienceWorld Wide WebMathematics educationBusinessMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: To prepare key stakeholders for the global COVID-19 vaccination rollout, the World Health Organization and partners developed online vaccination training packages. The online course was launched in December 2020 on the OpenWHO learning platform. This paper presents the findings of an evaluation of this course. OBJECTIVE: The aim of this evaluation was to provide insights into user experiences and challenges, measure the impact of the course in terms of knowledge gained, and anticipate potential interest in future online vaccination courses. METHODS: The primary source of data was the anonymized information on course participants, enrollment, completion, and scores from the OpenWHO platform's statistical data and metric reporting system. Data from the OpenWHO platform were analyzed from the opening of the courses in mid-December 2020 to mid-April 2021. In addition, a learner feedback survey was sent by email to all course participants to complete within a 3-week period (March 19 to April 9, 2021). The survey was designed to determine the perceived strengths and weaknesses of the training packages and to understand barriers to access. RESULTS: During the study period, 53,593 learners enrolled in the course. Of them, 30,034 (56.0%) completed the course, which is substantially higher than the industry benchmark of 5%-10% for a massive open online course (MOOC). Overall, learners averaged 76.5% on the prequiz compared to 85% on the postquiz, resulting in an increase in average score of 9%. A total of 2019 learners from the course participated in the survey. Nearly 98% (n=1647 fully agree, n=308 somewhat agree; N=1986 survey respondents excluding missing values) of respondents fully or somewhat agreed that they had more confidence in their ability to support COVID-19 vaccination following completion of this course. CONCLUSIONS: The online vaccine training was well received by the target audience, with a measurable impact on knowledge gained. The key benefits of online training were the convenience, self-paced nature, access to downloadable material, and ability to replay material, as well as an increased ability to concentrate. Online training was identified as a timely, cost-effective way of delivering essential training to a large number of people to prepare for the COVID-19 vaccination rollout.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,164
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,271 · 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.

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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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