Transforming traditional physiotherapy hands-on skills teaching into video-based learning
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pandemic-induced restrictions forced curriculum transformation from on-site education to virtual learning options. This report describes this transition, the challenge of creating technology-enhanced learning for hands-on psychomotor skills teaching in physiotherapy, and students' evaluations of the new technology-enhanced learning approach in Complex Decongestive Physiotherapy. METHODS: On-site theoretical background lectures were replaced with e-learning sessions. Faculty hands-on skills demonstrations for the entire class were replaced with video-recorded demonstrations. Videos included verbal and written instructions and were complemented with checklists guiding the students, training in pairs, through their learning tasks. A cross-sectional observational survey for teaching quality evaluated this new technology-enhanced learning approach and assessed students' preference for traditional or video-based hands-on skills learning. RESULTS: Survey return rate was > 50% (46 participating students). Teaching quality was rated between 1.5 ± 0.5 and 1.8 ± 0.4 (Likert scale from - 2 to + 2). Most students (66.7%) preferred the new approach. They appreciated for example that videos were available all the time, enabling self-paced learning, providing an equally good view on skills demonstrations, and the convenience to be able to rewind, re-view, and use speed adjustment options. CONCLUSIONS: Students preferred the new video-based learning of skills for Complex Decongestive Physiotherapy. Because in-class live skills demonstrations were omitted, faculty had more time to provide individual feedback and answer questions. The shift from teacher- to student-centered learning enabled students to control their own learning pace. The innovative program was maintained after pandemic-induced restrictions were lifted. The success of this approach should be tested in other physiotherapy settings and different educational institutions.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».