Best practices for effective implementation of online teaching and learning in medical and health professions education: during COVID-19 and beyond
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has caused worldwide disruption to the entire educational system, including medical and health professions education. Considering the critical situation due to COVID-19, academic institutions shifted the entire pedagogical approach to the virtual learning mode. While delivering online teaching, educators experienced numerous challenges, including access to the internet, poor connectivity, and other technical issues. Some students did not have laptops and necessary devices to attend the Class. Besides, many educators were not confident enough to manage the online mode of delivery. In this perspective, we reviewed the evidence of best practices for the medical and health professions educators to deliver the curriculum through an online platform. Therefore, the current study aimed to review the best practices for effective online teaching and learning in medical and health professions education during COVID-19 and beyond. We reviewed the technical aspects of online teaching and educational strategies required for educators to provide quality training not just during the pandemic but beyond this crisis. The online literature search was performed on Medline, PubMed and google scholar databases for studies on online teaching in medical and health profession education and what are the best practices of teaching globally Online teaching and assessment must balance the requirements of technology, learning outcomes, delivery modes, learning resources, and learning resources. The study concludes that medical and health professions institutions strengthen technical infrastructure, promote continuous faculty development programs, and support indigent students to access digital technology.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle