Impact of an E-Learning Histology Course on the Satisfaction and Performance of Medical, Nursing and Midwifery Students
Notice bibliographique
Résumé
The importance and relevance of e-learning courses in medicine and health sciences has increased significantly in the last decade.Despite this, there are few published teaching experiences of e-learning histology courses in the literature worldwide.The histology course we designed was structured on the Moodle platform as a learning management system, and the content was proposed in a synchronous (zoom) and asynchronous (recordings) format.We also included the use of free virtual microscopy tools.This study aimed to investigate the impact of an e-learning histology course on the satisfaction and performance of medical, nursing and midwifery students.The sample included 424 Chilean medical, nursing, and midwifery students from two cohorts.A Likert-type survey was administered at the end of the course.We performed exploratory analysis and ordinary least squares regression.In this study, we present a positive experience of an e-learning histology course.Exploratory factor analysis revealed three main factors related to "elearning satisfaction", "in-person class activities", and "course design and teaching quality".We also found that there was a positive and significant relationship between students' perceptions of the adaptation of the traditional (face-to-face) histology course into an e-learning format and their academic performance.Our study shows that e-learning histology courses that integrate lectures and practical sessions can be a valuable teaching method for learning histology.Curriculum developers and teachers need to consider the limitations and advantages of this type of teaching and incorporate these three factors into the design and assessment of e-learning histology courses.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».