Exploring perspectives of type 2 diabetes prevention program coaches and training delivery staff on e-learning training: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: E-learning can be an effective and efficient mode of training healthcare practitioners. E-learning training for diabetes prevention program coaches was designed and developed with input from end users. Insight from those who deliver the training and coaches who have taken the training can provide critical feedback for further refinement of the e-learning training. The purpose of this study was to understand diabetes prevention coaches' (i.e., those taking the training) and training delivery staffs' (i.e., those overseeing the training) perspectives of the coach e-learning training. Individuals wishing to become diabetes prevention program coaches were required to complete and pass the e-learning training to become a certified coach. METHODS: A pragmatic paradigm guided the methodology for this study. Semi-structured interviews were conducted with a purposive sample of diabetes prevention program coaches (n = 8) and diabetes prevention program training staff (n = 3). Interviews were recorded, transcribed verbatim, and analyzed using template analysis. Themes were separately constructed from coach and staff data. RESULTS: There were seven high order themes constructed from the coach data: (a) training design, (b) "I didn't know what to expect from the training", (c) technology usability, (d) learning, (e) coaches' backgrounds shaped their training experience, (f) support, and (g) coaches valued the training. Two high order themes were constructed from the staff interviews: (a) streamlining the training delivery, and (b) ensuring coaches meet the diabetes prevention program standard. CONCLUSIONS: This study highlights the importance of exploring perspectives of both those receiving and delivering e-learning training to refine content and processes. Qualitatively evaluating the delivery of e-learning training and modifying the training based on the evaluation results can lead to a more acceptable, efficient, and effective e-learning training. Coaches and staff emphasized the benefits of having high-quality online components, and that the brief training promoted gains in knowledge and improvements in skills. Resultswere used to inform modifications to the coach e-learning training for this diabetes prevention program and can be used to inform other healthcare practitioner e-learning trainings.
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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 | 0,017 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».