Usability Assessment of a Mobile Application: Experience and Effects among Family Medicine Residents
Notice bibliographique
Résumé
L'objectif de cette étude fut d'identifier les facteurs influençant l'utilisation de l'application mobile IAM, et d'acquérir une meilleure compréhension par rapport aux besoins et expériences des résidents lors de leur préparation pour leur examen du comité en médecine. L'application fut téléchargée par 20 résidents en médecine familiale à l'Université McGill sur leurs téléphones intelligents, incluant 99 sujets prioritaires jugés essentiels par le Collège des médecins de famille du Canada pour le développement de compétences en médecine familiale. Une alerte pour un sujet prioritaire fut envoyée sur une base hebdomadaire. La facilité d'utilisation de l'application et expériences des résidents furent évaluées à travers entrevues et à l'aide de registres de données sur l'utilisation. 15 entrevues furent analysées. Les résidents ont évalué l'application IAM comme étant très utile pour organiser et répartir adéquatement leur apprentissage, et la majorité ont décrit l'application comme étant «intuitive» et «facilement accessible». Trois types d'utilisateurs furent identifiés parmi les résidents: Utilisateurs réguliers, utilisateurs temporaires et non-utilisateurs. L'analyse de cas multiples a révélé cinq principaux aspects d'utilisation: les facteurs influençant l'utilisation de l'application, le rôle de l'application, facteurs de motivation pour utiliser l'application, préférences par rapport à l'utilisation et l'acceptation générale de l'application. Les besoins individuels, les stratégies d'apprentissage et les envois d'avis furent des facteurs qui influencèrent l'utilisation de l'application. Cependant, l'utilisation fut davantage soutenue en se rapprochant des dates d'examens. Les contraintes par rapport à l'utilisation inclurent aspects techniques et le manque de support technique. L'application IAM soutient les activités traditionnelles de préparation, ainsi que différentes approches d'apprentissage tout en soutenant les activités de réflexion. D'autres études sont requises pour identifier autres facteurs influençant l'utilisation de l'application et rôles plus précis d'applications mobiles pour la préparation à l'examen du comité en médecine.
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 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 | 0,007 | 0,026 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».