Please use this identifier to cite or link to this item: http://doi.org/10.25358/openscience-5096
Authors: Tibyampansha, Dativa
Title: LEARNING WITH SMARTPHONES: Case study of learning drug prescribing using the PharmaFrog app
Online publication date: 14-Sep-2020
Year of first publication: 2020
Language: english
Abstract: Background: Smartphone-based electronic mobile learning (eML) has a potential to transform and improve teaching worldwide and particularly so in resource-limited settings. To fully realize this potential, there is a need for a validated eML framework. Goals: To build, implement and test an eML framework applicable to a complex body of knowledge using drug prescribing as a study case. Execution: Functionalities of leading learning apps were analyzed for relationships with learning theories (LTs). A consensus selection of functionalities related to adaptive, interactive and personalized learning were implemented and tested for learning outcome in the drug prescribing app PharmaFrog. Outcomes: The resulting learning framework of PharmaFrog has at its core learning activities derived from Cognitivism, followed by Behaviorism and Constructivism. They provide the learner with an interactive, personalized and adaptive learning experience. The specific, implemented elements include chunking, personalization, interactivity, reinforcement, repetitions, case scenarios, adaptive learning, summary, associations, linking concepts, cues, discrimination, feedback and sequenced learning. Altogether, they form the basis of the four learning modes of PharmaFrog. App usage data provided a preliminary, but robust evidence for a learning effect.
Hintergrund: Smartphone-basiertes elektronisches mobiles Lernen (eML) hat das Potenzial, den Unterricht weltweit und insbesondere in ressourcenbeschränkten Umgebungen zu verändern und zu verbessern. Um dieses Potenzial voll auszuschöpfen, ist ein validiertes eML-Konzept erforderlich. Die Ziele: Aufbau, Implementierung und Erprobung eines eML-Konzepts, welches auf komplexes Fach anwendbar ist, am Fallbeispiel der Verschreibung von Medikamenten. Durchführung: Die Funktionalitäten führender Lernanwendungen wurden mit Lerntheorien (LTs) in Beziehung gesetzt. Eine konsensfähige Auswahl von Funktionalitäten, die mit adaptivem, interaktivem und personalisiertem Lernen zusammenhängen, wurde implementiert und hinsichtlich des Lernergebnisses in der Arzneimittel Verschreibungs-App PharmaFrog getestet. Ergebnisse: Das resultierende Lernkonzept von PharmaFrog besteht im Kern aus Lernaktivitäten, die vom Kognitivismus abgeleitet sind, ergänzt durch den Behaviorismus und Konstruktivismus. Sie bieten dem Lernenden eine interaktive, personalisierte und adaptive Lernerfahrung. Zu den spezifischen, implementierten Elementen gehören Portionierung der Inhalte, Personalisierung, Interaktivität, Verstärkung, Wiederholungen, Fallszenarien, adaptives Lernen, Zusammenfassung, Assoziationen, Verknüpfung von Konzepten, Hinweise, Diskriminierung, Feedback und sequenziertes Lernen. Insgesamt bilden sie die Grundlage der vier Lernmodi von PharmaFrog. Die Daten zur Nutzung der App lieferten einen vorläufigen, aber robusten Nachweis für einen Lerneffekt.
DDC: 004 Informatik
004 Data processing
300 Sozialwissenschaften
300 Social sciences
370 Erziehung
370 Education
610 Medizin
610 Medical sciences
Institution: Johannes Gutenberg-Universität Mainz
Department: FB 02 Sozialwiss., Medien u. Sport
FB 04 Medizin
Place: Mainz
ROR: https://ror.org/023b0x485
DOI: http://doi.org/10.25358/openscience-5096
URN: urn:nbn:de:hebis:77-openscience-6d91bff2-602c-489e-8b9f-979d09e303623
Version: Original work
Publication type: Dissertation
License: CC BY-NC-ND
Information on rights of use: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Extent: ix, 148 Seiten
Appears in collections:JGU-Publikationen

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