Effectiveness of A Web-Based Course on Vaccination Competence in Higher Education: The Eduvac Erasmus+ Project
Notice bibliographique
Résumé
Immunization is a highly cost-effective investment in health, proven to be an effective tool in controlling and eliminating dangerous infectious diseases. Health science students require evidence-based knowledge to tackle challenges in healthcare, particularly in the field of vaccination. The aim of the current study is to asses students’ knowledge on vaccinations and further explore their feedback after attending Educating Vaccination Competence web-based course (EDUVAC web-based course). Students from five Higher Educational Institutes voluntarily participated in the EDUVAC web-based course. The course provided various study materials, including PowerPoint presentations, videos, quizzes, texts, and references to reputable websites. It also offered small assignments and self-tests for self-evaluation. An online questionnaire was available to students before and after they completed the EDUVAC web-based course. The mean knowledge score on vaccines increased significantly after the EDUVAC web-based course (p<0.001). The majority of the students (95%) felt that the web-based course has benefitted them for their future career and 96.4% would encourage other students to attend the EDUVAC web-based course. Overall, our findings suggest that EDUVAC is a valuable resource for those seeking to enhance their understanding of vaccination.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».