Student perceptions of hybrid delivery of interprofessional anatomy—The best of both worlds?
Notice bibliographique
Résumé
Interprofessional anatomy dissection (IAD) courses increase students' readiness for interprofessional education (IPE) both in-person and online. During the COVID-19 pandemic, virtual environments for anatomy learning were perceived as less effective. Hybrid instruction approaches emerged but have been scarcely evaluated. This study assessed students' experiences with a hybrid IAD course's virtual and in-person components. A hybrid IAD course consisting of virtual and in-person anatomy laboratory-based instruction was offered to 32 students from different health sciences programs. Before and after the full course, students completed the Readiness for Interprofessional Learning Scale (RIPLS) and the Interdisciplinary Education Perception Scale (IEPS). After the virtual and the in-person course components, students completed a Q-methodology survey to assess their perceptions of the course. Twenty-eight students (20 females; 24.8 ± 6.3 years old) from different programs (4 Physician Assistant; 2 Midwifery; 3 Speech-Language Pathology; 4 Physiotherapy; 3 Occupational therapy; 4 Nursing; 8 Medicine) participated. The total RIPLS score improved after the 8-week course (Median 84 interquartile range [78-87] vs. 87 [85-90]; p = 0.0145). The Q-methodology identified three factors: IPE & Virtual Enthusiasts, Introspective Learners, and IPE & Virtual Skeptics. Factors represented different levels of students' engagement with the IPE and virtual environment. The transition to in-person resulted in all factors praising the experience. Health science students showed improvements in their readiness for IPE after an 8-week hybrid IAD course. The main differences in the evaluations of the virtual and in-person components were related to engagement and the ability to learn anatomy; no differences were noted between settings regarding engagement in IPE.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».