MOOC-based blended learning for knowledge translation capacity-building: A qualitative evaluative study
Notice bibliographique
Résumé
This qualitative study investigated the effectiveness of blended learning using MOOCs (massive open online courses) for capacity-building in knowledge translation (KT). The evaluation followed Kirkpatrick's updated model. A total of 23 semi-directed interviews were conducted with participants working at a research centre in Côte d'Ivoire, with a first wave of interviews immediately post-training and a second wave after five months. Results showed that the training met learners' needs, with both the content and teaching format being deemed appropriate. Learners reacted positively to face-to-face activities and affirmed the importance of coaching for putting learning into practice. Specific KT skills and principles appeared to have been acquired, such as a procedure for structuring the KT process and improved skills for communicating and presenting scientific knowledge. Five months after the training, encouraging changes were reported, but the sustainability of the new KT practices remained uncertain. KT capacity-building initiatives in low- and middle-income countries struggle to meet demand. Little is known about effective KT training in that context, and even less in non-anglophone countries. The study presented here contributes to the understanding of success factors from the learners' standpoint.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».