Development and evaluation of an online professional development course to support delivery of tiered school-based rehabilitation services
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The Facilitating Integration of Rehabilitation Services Through Training (FIRST) Course provides online professional development on tiered service delivery models for rehabilitation professionals working in education settings. Created by content and e-learning experts, this study describes our use of the Analysis, Design, Development, Implementation, Evaluation (ADDIE) instructional design model and the Successive Approximation Model (SAM) to develop, implement, and evaluate the FIRST Course, and reports the findings of an initial program evaluation.Method Rehabilitation professionals who completed the FIRST Course were invited to complete a cross-sectional survey to evaluate its utility.Results Between May 1, 2020, and August 11, 2023, 314 occupational therapists, 54 physiotherapists, and 170 speech-language pathologists completed the online course and survey. Respondents perceived the FIRST Course content to be relevant to their practice and to meet their learning needs regarding tiered services in education settings. Most respondents viewed the course positively and would recommend it to colleagues. More experienced respondents suggested a need for training on tiered service delivery models beyond an introductory level.Conclusions The ADDIE and SAM instructional design models were successfully applied to develop, implement, and evaluate online professional development for school-based rehabilitation professionals who wish to learn about tiered service delivery models.
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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 | 0,014 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».