A multi-centric investigation of technology integration in health professions education: The importance of educators’ Technological Pedagogical and Content Knowledge
Notice bibliographique
Résumé
The widespread acknowledgment of Information and Communication Technology (ICT) as a fundamental component of educational strategies is a key context for understanding the findings of our study, which focused on the use of technology by educators in higher education, particularly in the health professions domain. This study examines technology usage patterns and factors influencing active implementation of technology among health professions educators. A cross-sectional survey involving 202 educators from six institutions in Morocco reveals their high confidence in their Technological Pedagogical Content Knowledge (TPACK), notably in Pedagogical and Content domains. The study highlights a prevalence of passive digital learning activities over active approaches. Educators actively employing technology display enhanced TPACK, emphasizing the significance of TPACK development for effective technology integration in teaching practices. Among those with a good level of active technology use, a majority (102 out of 119) have a high TPACK level, and 54 out of 83 of those categorised as low-level participants have a low TPACK level. The findings contribute valuable insights with both theoretical and practical implications for educators in the health professions, emphasizing the significance of aligning technology use with effective instructional practices in this specialized field. Further research should be pursued with diverse methodological approaches to gain a deeper comprehension of the technology integration process in the health profession domain.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».