Story Based Learning: A Student Centred Practice-Oriented Learning Strategy
Notice bibliographique
Résumé
Story based learning (SBL) has evolved as a way to promote quality in nursing education by assisting faculty to develop a student-centred learning environment. SBL is a teaching/learning strategy that also strengthens learners' capacities to provide quality nursing care. Health professional education has been identified as a key contributor to advancing quality care. Key documents identify the pillars of quality health professional education as client–centred care, inter-professional education, teamwork and collaborative learning, knowledge mobilization and evidence-based practice, awareness of the limits of one’s knowledge as a foundation for reflective practice and life-long learning, and mastery of a field of practice. SBL incorporates elements of problem-based learning, case method teaching, and narrative pedagogy. The student-centred orientation of SBL aligns with the philosophical principles of client-centred nursing: respect for lived experience, participatory dialogue, and critical appraisal of health–related contexts. After providing an overview of SBL, we discuss the power of stories to engage learners in focused practice learning. We show how SBL sensitizes learners to: identify learning needs, develop information literacy, and recognize ethical, personal, interpersonal, and health team issues. We address how SBL fosters collaborative and participatory learning. Through a nursing lens learners using SBL identify a focus for nursing action, a process for negotiating nursing care, and appropriate nursing supports. The SBL process concludes with learners reflecting on what they have learned about learning and nursing. SBL is designed to develop in learners a habit of mind for clinical reasoning, reflective practice, and the delivery of quality nursing care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».