Scale to Measure Medical, Nursing and Midwifery Students’ Engagement in an E-learning Histology Course

• Autores: A Gonzalez-Donoso, Sergio Felipe Jara Rosales, J Padilla-Meza, Carlos Godoy Guzmán
• Localización: International Journal of morphology, ISSN-e 0717-9502, Vol. 41, Nº. 2, 2023, págs. 600-606
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Escala para Medir la Participación de Estudiantes de Medicina, Enfermería y Obstetricia en un Curso de Histología E-learning
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    RESUMEN: Los cursos e-learning han tomado mayor importancia y relevancia durante la ultima década en carreras de medicina y ciencias de la salud. No obstante, existen escasas experiencias docentes de cursos de histologia e-learning publicadas en la literatura mundial. Además, la mayoría de estos estudios se centran en los aspectos didácticos del curso sin explorar la participación de los estudiantes. El estudio que presentamos a continuación tuvo por objetivo validar una escala para medir la participación de los estudiantes en un curso de histología e-learning. Aportamos evidencia de validez del instrumento basada en su estructura interna para su uso con estudiantes de medicina, enfermería y obstetricia. Los participantes de este estudio fueron un grupo de 426 estudiantes chilenos de medicina, enfermería y obstetricia de una universidad pública quienes completaron el cuestionario en dos semestres consecutivos (año 2020-2021). Los datos del primer grupo de estudiantes se utilizaron para realizar un análisis factorial exploratorio (AFE), mientras que los datos del segundo grupo de participantes se utilizaron para realizar un análisis factorial confirmatorio (AFC). Los tres factores identificados según el AFC fueron: "Hábitos de los estudiantes en línea", "Motivación por el aprendizaje en línea", "Interacción de los estudiantes en línea”. Luego de la eliminación de uno de los ítems iniciales del instrumento, la escala mostró propiedades psicométricas aceptables sugiriendo que es un instrumento útil para medir la percepción de los estudiantes sobre su participación en cursos de histología en formato e-learning. Los factores identificados mediante la validación del instrumento entregan información relevante para que los profesores y curriculistas desarrollen e implementen diferentes formas de estimular la participación de los estudiantes en cursos de histología e- learning y así apoyar el aprendizaje en formato online.

  • English

    SUMMARY: E-learning courses become increasingly important and relevant in medicine and health sciences over the last decade. However, there are few teaching experiences of e-learning histology courses published in the literature worldwide. Moreover, most of these studies focus on the didactic aspects of the course without exploring student participation. The study presented below aimed to validate a scale to measure student participation in an e-learning histology course. We provide evidence of validity of the instrument based on its internal structure for use with medical, nursing, and midwifery students. The participants in this study were a group of 426 Chilean medical, nursing and midwifery students from a public university who completed the questionnaire in two consecutive semesters (2020-2021). Data from the first group of students were used to perform an exploratory factor analysis (EFA), while data from the second group of participants were used to perform a confirmatory factor analysis (CFA). The three factors identified according to the CFA were: “Habits of online,” “Motivation for online learning,” and “Interaction of online”. After eliminating one of the initial items of the instrument, the scale showed acceptable psychometric properties suggesting that it is a useful instrument to measure students’ perception of their participation in e-learning histology courses. The factors identified through the validation of the instrument provide relevant information for teachers and curriculum developers to create and implement different ways of encouraging student participation in e- learning histology courses to support online learning.