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Enregistrement W7053216531

A special digital environment to optimize interprofessional collaboration and promote learner engagement

2022· other· en· W7053216531 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueR-libre (Université Téluq) · 2022
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser Design and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdaptation (eye)Context (archaeology)Flexibility (engineering)Digital healthDigital literacyHealth careMental healthLiteracy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As part of a project funded by the Social Sciences and Humanities Research Council (SSHRC), we would like to implement a module for use in conjunction with Moodle, with the goal of optimizing interprofessional collaboration and promoting learner engagement. \n \nThis project is based on the fact that clear adaptation and flexibility needs in education have been identified. Health sciences education is one example, particularly in the context of complex impairments (such as chronic pain, long COVID or mental health issues), where these needs are at the core of clinical and educational challenges. Such a context calls for interprofessional practice and requires taking into account different professional cultures and practice settings, in addition to the patient’s life circumstances, literacy level and culture. Learners, whether they are patients or informal caregivers, and teachers must develop adaptation skills and equip themselves to consider diverse contexts and cultures. Patients and their loved ones will go through a learning path (from disease and self-management of this disease and including any care that may be considered), at the same time as or before starting on their care pathway, to enable them to engage as full participants in their care. It is our aim to give them the necessary tools to do so. The use of digital learning environments (DLEs), which eliminates the constraints of time and geography, provides opportunities to demystify all that is involved in this process, and opens up a wealth of learning opportunities. These DLEs thus provide special access to a diverse array of contexts and cultures. But how can their full pedagogical potential be harnessed? \nWe contend that learner engagement and interprofessional collaboration are necessary. In order to foster these, we propose first to identify knowledge about cultures and contexts, as this is often implied and can lead to misunderstandings. Next we propose to organize it in such a way that DLE users will be equipped to mobilize this knowledge. For this purpose, we will develop and evaluate computerized tools for leveraging this knowledge, engaging learners and optimizing interprofessional collaboration practices. These tools will be brought together in a module used in conjunction with the Moodle environment: the SPÉCIAL module, which stands for Scénarisation PÉdagogique Collaborative Intégrant des Alternatives et des Liens [Scripting that is PEdagogical [and] Collaborative Integrating Alternatives and Links]. The links developed are those between 1) learning data and knowledge that has been accumulated and updated, in particular through artificial intelligence (AI) techniques, 2) pedagogical tools (DLEs, portfolios, etc.), and 3) the environments where the users are found. \n \nProject team: \nPrincipal investigator (P.I.): Isabelle Savard \n \nCo-investigators: \nPatrick Plante – TÉLUQ University \nGustavo Angulo - TÉLUQ University \nDaniel Lemire - TÉLUQ University \nJean-Sébastien Roy - Laval University \nKarine Latulippe – McGill University \nLuc Côté - Laval University

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,008

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,174
Écart entre enseignants0,169 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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