Evolving a conceptual framework and developing a new questionnaire for usability evaluation of blended learning programs in health professions education
Notice bibliographique
Résumé
Background: Blended learning programs (BLPs) have been widely adopted across health professions education (HPE). To bolster their impact on learning outcomes, the usability of BLPs should be rigorously evaluated. However, there is a lack of reliable and validated tools to appraise this dimension of BLPs within HPE. The purpose of this investigation was to evolve a conceptual framework for usability evaluation in order to initially develop the Blended Learning Usability Evaluation – Questionnaire (BLUE-Q). Methods: After the completion of a scoping review, we conducted a qualitative descriptive study with seven purposefully selected international experts in usability and learning program evaluation. Individual interviews were conducted via videoconferencing, transcribed verbatim, and analyzed through thematic analysis. Results: Three themes were identified: (1) Consolidation of the multifaceted ISO definition of usability in BLPs within HPE; (2) Different facets of usability can assess different aspects of BLPs; (3) Quantitative and qualitative data are needed to assess the multifaceted nature of usability. The first theme adds nuance to a previously established HPE-focused usability framework, and introduces two new dimensions: ‘pedagogical usability’ and ‘learner motivation.’ The latter two provide guidance on structuring BLP evaluations within HPE. From this followed the development of the BLUE-Q, a new questionnaire that includes 55 Likert scale items and 6 open-ended questions. Conclusions: Usability is an important dimension of BLPs and must be examined to improve the quality of these interventions in HPE. As such, we developed a new questionnaire, solidly grounded in theory and the expertise of international scholars, currently under validation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,119 | 0,110 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».