Effective learning environments – the process of creating and maintaining an online continuing education tool
Notice bibliographique
Résumé
Sharon Davies,1 Gianni Roberto Lorello,2 Kristi Downey,1 Zeev Friedman1 1Department of Anesthesia, Sinai Health System, University of Toronto, Toronto, ON, Canada; 2Department of Anesthesia, Sunnybrook Health Sciences Centre, University of Toronto, Toronto, ON, Canada Abstract: Continuing medical education (CME) is an indispensable part of maintaining physicians’ competency. Since attending conferences requires clinical absenteeism and is not universally available, online learning has become popular. The purpose of this study is to conduct a retrospective analysis examining the creation process of an anesthesia website for adherence to the published guidelines and, in turn, provide an illustration of developing accredited online CME. Using Kern’s guide to curriculum development, our website analysis confirmed each of the six steps was met. As well, the technical design features are consistent with the published literature on efficient online educational courses. Analysis of the database from 3937 modules and 1628 site evaluations reveals the site is being used extensively and is effective as demonstrated by the participants’ examination results, content evaluations and reports of improvements in patient management. Utilizing technology to enable distant learning has become a priority for many educators. When creating accredited online CME programs, course developers should understand the educational principles and technical design characteristics that foster effective online programs. This study provides an illustration of incorporating these features. It also demonstrates significant participation in online CME by anesthesiologists and highlights the need for more accredited programs. Keywords: anesthesia, online, continuing medical education
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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 | 0,068 | 0,187 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».