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Enregistrement W4207030199 · doi:10.21203/rs.3.rs-994190/v1

Program Evaluation of a Nationwide Continuing Professional Development (CPD) Program in Korean Public Health and Medical Institutions

2021· preprint· en· W4207030199 sur OpenAlexaff
Claire Junga Kim, Hyojung Mo, Jee‐Young Lee

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiverse Approaches in Healthcare and Education Studies
Établissements canadiensNational Defence Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Focus groupMedical educationProcess (computing)Health careProgram evaluationBaseline (sea)Public relationsBusinessMedicineContinuing medical educationProduct (mathematics)Public healthPublic sectorPolitical scienceContinuing educationNursingMarketingComputer sciencePublic administrationGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Education & Training Centre for Public Healthcare of the National Medical Centre plays a key role in providing continuing professional development (CPD) to 221 public health and medical institutions in South Korea. To assess the realisation of the Center’s core value and of the intended chages, program evaluations is needed. The context, input, process, and product (CIPP) model is particularly suitable for evaluating CPD in public sector as it allows to recognise the dynamic nature of the programme environment.Methods: This research applied the CIPP model to the evaluation of CPD programmes, particulary abdominal and thracic ultrasond programme implemented in 2017 and 2018. Data were collected from 2017 to 2019. The programme and its feedback were reviewed in context evaluation. Based on this, the subsequent programme strategy was established in input evaulation. Observing the programme in real time and recording progress was followed in process evaluation. Finally, the outcome and impact of the programme were reviewed and compared with baseline data in product evaluation. Results: In context evaluation, the educational needs of the recipients of the Centre’s CPD programme, impediments that inhibit participation in education, and resources that the Centre can utilise were identified through online survey, focus group interviews, expert consultation. Through input evaluation, we identified the best alternative that satisfied all pre-selected criteria, which were responsiveness to priority system needs, potential effectiveness, fit with existing services, affordability, and administrative feasibility. Observing the programme in real time and recording progress was conducted in process evaluation and shows that the improved programme went as planned, and even had to be expanded due to increased demand. The impact of the programme was measured, interpreted, and assessed in the product evaluation. As the review committee decided that the intended change has occurred, the Centre decided to maintain the program. Conclusions: Thorough evaluations are necessary to unlock the potential benefits of CPD. The CIPP methodology is valuable to execute formative as well as summative evaluations. The CIPP model is especially useful for securing accountability data for large-scale nation-wide educational programmes supplied by public funds.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,170

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,559
Tête enseignante GPT0,594
Écart entre enseignants0,035 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2021
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