Design and First Impressions of a Small Private Online Course in Clinical Workplace Learning: Questionnaire and Interview Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical workplace learning takes place in a dynamic and complex learning environment that is designated as a site for patient care and education. Challenges in clinical training can be overcome by implementing blended learning, as it offers flexible learning programs suitable for student-centered learning, web-based collaboration, and peer learning. OBJECTIVE: The aim of this study is to evaluate the Small Private Online Course (SPOC) by interns' first impressions and satisfaction measures (N=20) on using the SPOC. This study describes the design process of a SPOC from a theoretical and practical perspective and how it has been integrated into a clinical internship in internal medicine. METHODS: The design of the SPOC was based on general theoretical principles that learning should be constructive, contextual, collaborative, and self-regulated, and the self-determination theory to stimulate intrinsic motivation. Interns' impressions and level of satisfaction were evaluated with a web-based questionnaire and group interview. RESULTS: Interns thought the web-based learning environment to be a useful and accessible alternative to improve knowledge and skills. Peer learning and web-based collaboration through peer interaction was perceived as less effective, as student feedback was felt inferior to teacher feedback. The interns would prefer more flexibility within the course, which could improve self-regulated learning and autonomy. CONCLUSIONS: The evaluation shows that the SPOC is a useful and accessible addition to the clinical learning environment, providing an alternative opportunity to improve knowledge and skills. Further research is needed to improve web-based collaboration and interaction in our course.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».