Learning While in Work: Exploring Influences on Engagement and Achievement in Veterinary Professionals Studying Remotely
Notice bibliographique
Résumé
Remote learning provides flexible opportunities for veterinarians and veterinary technicians to undertake professional development qualifications alongside their work. Although this offers advantages in accessing courses that may otherwise not be available, online provision may not suit all learners equally. Using thematic analysis of semi-structured interviews with a group of veterinary educators (faculty, veterinarians, and veterinary nurses/technicians), this study explored their engagement and learning outcome achievements from a post-graduate certificate in veterinary education. Participants were highly motivated to engage, but their engagement was compromised when they had low levels of professional autonomy (particularly in scheduling study time and opportunities to put learning outcomes into practice). Some participants also found engagement more challenging when they experienced academic uncertainty or a reduction in social learning opportunities. A lot of the learning occurred in the participants applying taught content to practice, and therefore the education interface extended to the workplace. Educators teaching similar students using an online-only format should thus recognize the learners' workplaces as an important part of the learning environment and find ways to help them learn in that context. Learner engagement is also supported by interventions to foster social connections, scaffolded strategies for self-direction, and helping them to balance achievement against well-being goals.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».