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Enregistrement W4213458470 · doi:10.2196/34751

Real-life Evaluation of an Interactive Versus Noninteractive e-Learning Module on Chronic Obstructive Pulmonary Disease for Medical Licentiate Students in Zambia: Web-Based, Mixed Methods Randomized Controlled Trial

2022· article· en· W4213458470 sur OpenAlexvenueno aff
Elena Schnieders, Freda Röhr, Misho Mbewe, Aubrey Shanzi, Astrid Berner-Rodoreda, Sandra Barteit, Valérie R. Louis, Petros Andreadis, Gardner Syakantu, Florian Neuhann

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Education · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPulmonary diseaseRandomized controlled trialWeb applicationComputer scienceDiseaseMedicineMultimediaPhysical therapyWorld Wide WebPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: e-Learning for health professionals in many low- and middle-income countries (LMICs) is still in its infancy, but with the advent of COVID-19, a significant expansion of digital learning has occurred. Asynchronous e-learning can be grouped into interactive (user-influenceable content) and noninteractive (static material) e-learning. Studies conducted in high-income countries suggest that interactive e-learning is more effective than noninteractive e-learning in increasing learner satisfaction and knowledge; however, there is a gap in our understanding of whether this also holds true in LMICs. OBJECTIVE: This study aims to validate the hypothesis above in a resource-constrained and real-life setting to understand e-learning quality and delivery by comparing interactive and noninteractive e-learning user satisfaction, usability, and knowledge gain in a new medical university in Zambia. METHODS: We conducted a web-based, mixed methods randomized controlled trial at the Levy Mwanawasa Medical University (LMMU) in Lusaka, Zambia, between April and July 2021. We recruited medical licentiate students (second, third, and fourth study years) via email. Participants were randomized to undergo asynchronous e-learning with an interactive or noninteractive module for chronic obstructive pulmonary disease and informally blinded to their group allocation. The interactive module included interactive interfaces, quizzes, and a virtual patient, whereas the noninteractive module consisted of PowerPoint slides. Both modules covered the same content scope. The primary outcome was learner satisfaction. The secondary outcomes were usability, short- and long-term knowledge gain, and barriers to e-learning. The mixed methods study followed an explanatory sequential design in which rating conferences delivered further insights into quantitative findings, which were evaluated through web-based questionnaires. RESULTS: Initially, 94 participants were enrolled in the study, of whom 41 (44%; 18 intervention participants and 23 control participants) remained in the study and were analyzed. There were no significant differences in satisfaction (intervention: median 33.5, first quartile 31.3, second quartile 35; control: median 33, first quartile 30, second quartile 37.5; P=.66), usability, or knowledge gain between the intervention and control groups. Challenges in accessing both e-learning modules led to many dropouts. Qualitative data suggested that the content of the interactive module was more challenging to access because of technical difficulties and individual factors (eg, limited experience with interactive e-learning). CONCLUSIONS: We did not observe an increase in user satisfaction with interactive e-learning. However, this finding may not be generalizable to other low-resource settings because the post hoc power was low, and the e-learning system at LMMU has not yet reached its full potential. Consequently, technical and individual barriers to accessing e-learning may have affected the results, mainly because the interactive module was considered more difficult to access and use. Nevertheless, qualitative data showed high motivation and interest in e-learning. Future studies should minimize technical barriers to e-learning to further evaluate interactive e-learning in LMICs.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,534
Écart entre enseignants0,495 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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