Administrative Dashboard for Monitoring Use of a Web-Based Parent Training Intervention: Usability Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Web-based parent training (PT) programs can strengthen parent-child relationships by equipping caregivers with knowledge and evidence-based strategies to manage behavior. Hybrid facilitation of PT includes facilitator interaction paired with self-administered and web-based PT. Web-based administrative dashboards provide users (eg, administrators, facilitators, and researchers) with an integrated platform to monitor parent progress and activities within a PT program or website. Despite the utility and prevalence of administrative dashboards for web-based behavioral interventions, to our knowledge, no research studies have explored the perspectives and insights of dashboard users to enhance user experience and program delivery. OBJECTIVE: The purpose of this study is to evaluate the usability of the administrative dashboard (ezDashboard) for the ezParent program, a 6-module web-based PT program for parents of children aged 2-5 years. METHODS: This study used a descriptive, single-group design with administrators who were overseeing the implementation of the ezParent program and trained facilitators for hybrid ezParent delivery. Participants spent at least 30 minutes reviewing and evaluating the ezDashboard and then completed a survey of their experience with the dashboard. The survey included the validated 10-item System Usability Scale and open-ended questions focusing on user performance, navigation ease, and overall usefulness of the ezDashboard. RESULTS: Participants (N=15) indicated high usability of the ezDashboard with System Usability Scale scoring a total mean score of 83.5 (SD 16.3). Most participants (n=13, 87%) rated the overall user-friendliness of the ezDashboard as good (n=3, 20%), excellent (n=9, 60%), or best imaginable (n=1, 7%). Open-ended questions revealed the ezDashboard is or would be useful to monitor parent progress and trends in engagement (n=8, 53%) and for reviewing topics for discussion and communicating with parents (n=5, 33%). ezParent administrators (n=4) identified that real-time data for ezParent use helps overall management of program uptake. Suggestions for features to add to the ezDashboard included the ability to track partial progress of program modules (4/14, 29%), total time spent per module (2/14, 14%), and exportable reports (4/14, 29%). Other ideas for improvement included direct messaging capabilities, videoconferencing platform integration, and being able to modify participant account and contact information. CONCLUSIONS: Results indicate that the ezDashboard is easy to use and provides functional information to facilitators and administrators in delivering ezParent. Qualitative results indicate that integrating suggested features into the ezDashboard may help provide a smoother experience for facilitators, administrators, and ultimately the parents using the program. Providing resources for facilitators and administrators in real time to monitor intervention participants' progress in a program can be helpful in tracking progress and providing facilitated support in tailoring program content and program completion.
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 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 | 0,020 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».