Impact of Learner Autonomy on the Performance in Voluntary Online Cardiac Auscultation Courses: Prospective Self-Controlled Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Learner autonomy—the ability to self-direct and regulate learning—is a key determinant of success in online education, yet its quantifiable impact in voluntary noncredit courses remains unclear. Understanding how autonomy translates into measurable behaviors and outcomes in clinical skills training may inform more effective online learning design and learning outcomes. Objective This study aims to quantify the association between behavioral indicators of learner autonomy and performance in a voluntary noncredit online cardiac auscultation course. Methods We conducted a prospective, self‑controlled, single‑center study. A total of 199 registrants (n=122 physicians and n=77 medical students) were recruited via WeChat and attended four weekly 2‑hour synchronous sessions using authentic patient heart sound recordings with imaging‑based explanations. The primary outcome was the final posttraining quiz score (0-100); training effectiveness was assessed by the pre‑ to posttraining score change. The autonomy indicators were full participation (attendance at all four sessions), in‑class engagement (number of responses to brief content‑aligned prompts posed approximately every 10-15 minutes; responses recorded for participation monitoring only), and postclass review (frequency/duration of reviewing recordings and materials). Analyses included Wilcoxon signed rank tests, χ2 tests, multivariable linear regression, and receiver operating characteristic profiling of “excellent learners” (top 10% improvement). Results Of the 199 registrants, 146 (73.4%) attended ≥1 session and 46 (23.1%) completed all sessions. Median test scores improved from 40 (IQR 20-50) to 70 (IQR 50-83; P<.001). Intrinsic motivation was associated with full participation (χ21=4.03; P=.045). In multivariable models, full participation (unstandardized B=41.55, 95% CI 24.43-58.67; standardized β=0.60; P<.001) and in‑class engagement (B=4.79 per additional response, 95% CI 3.05-6.45; β=0.70; P<.001) independently predicted higher final scores (adjusted R2=0.48). Receiver operating characteristic profiling indicated that greater postclass review (recordings/materials) led to learners achieving excellent performance. Conclusions In this voluntary online clinical skills course, showing up consistently, engaging during class, and reviewing after class—practical expressions of learner autonomy—were key correlates of short-term performance. These behaviors may be encouraged through simple, feasible course designs such as clear expectation setting, periodic interactive prompts, and structured review opportunities, which warrant prospective evaluation in future studies.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».