Differences in the Effectiveness of Three OHS Training Delivery Methods
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Methods of delivering occupational safety and health (OSH) training have shifted from in-person to online. Widespread delivery of a standardized OSH training course in three modalities in the province of Ontario, Canada allowed measurement of differences in their effectiveness. METHODS: Learners (N = 899) self-selected into face-to-face (F2F) instructor-led learning, online instructor-led synchronous distance learning, or online self-paced e-learning. Pre- and post-training surveys collected information on knowledge and other measures. Multiple regression analyses compared modalities on knowledge achievement (0%-100% scale; the primary outcome), engagement, perceived utility, perceived applicability, self-efficacy, and intention-to-use. RESULTS: F2F learners achieved a statistically significant 2.5% (95% CI: 0.3%, 4.7%) higher post-training knowledge score than distance learners (Cohen's d = 0.23, which is considered small). A statistically insignificant difference of 0.4% (95%: -1.4%, 2.3%) was seen between e-learners and distance learners. Collaborating training providers regarded these differences as not meaningful in practice. Statistically significant differences between modalities were seen for engagement, perceived utility, and self-efficacy. Scores of F2F learners were more favorable than scores of distance learners, which were, in turn, more favorable than scores of e-learners. CONCLUSIONS: This study provides evidence that there are small to no differences among F2F, distance and e-learning in their ability to ensure knowledge achievement among learners. This finding is likely generalizable to other well-designed short-term OSH training aimed at acquiring new knowledge. More research is needed to understand whether there are important differences across these modalities in basic OHS skill acquisition and transfer of learning to the workplace.
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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 | 0,006 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».