Drivers of iPad use by undergraduate medical students: the Technology Acceptance Model perspective
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medical students need to acquire a continuously growing body of knowledge during their training and throughout their practice. Medical training programs should aim to provide students with the skills to manage this knowledge. Mobile technology, for example, could be a strategy used through training and practice. The objective of this study was to identify drivers of using mobile technology (an iPad) in a UGME preclinical settings and to study the evolution of those drivers over time. METHODS: We solicited all students from two cohorts of a preclinical component of a Canadian UGME program. They were asked to answer two online surveys: one on their first year of study and another on the second year. Surveys were built based on the Technology Acceptance Model (TAM) to which other factors were also added. Data from the two cohorts were combined and analysed with partial least squares structural equation modelling (PLS-SEM) to test two measurement models, one for each year. RESULTS: We tested fifteen hypotheses on both data sets (first year and second year). Factors that explained the use of an iPad the first year were knowledge, preferences, perceived usefulness and anticipation. In the second year, perceived usefulness, knowledge and satisfaction explained the use of an iPad. Other factors have also significantly, but indirectly influenced the use of the iPad. CONCLUSIONS: We identified factors that influenced the use of an iPad in a preclinical medical program. These factors differed from the first year to the second year in the program. Our results suggest that interventions should be tailored for different point in time to foster the use of an iPad. Further study should investigate how interventions based on these factors may influence implementation of mobile technology to help students acquire ability to navigate efficiently through medical knowledge.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».