23. An Internal Audit of a Virtual Learning Space to Facilitate Clinical Decision-Making in Nursing
Notice bibliographique
Résumé
In any nursing program, it is a challenge to foster an awareness of, and engagement with, the complexity and reality of nursing practice. During their studies, nursing students have to learn the relevant underpinning theoretical knowledge for practice as well as develop their understanding of the role and responsibilities of the registered nurse in clinical settings. At a regional Australian university the Bachelor of Nursing is offered externally with the student cohort predominantly off-campus. There are significant challenges in providing opportunities to enhance learning (Henderson, Twentyman, Heel, & Lloyd, 2006) and to foster early professional engagement with the nursing community of practice (Andrew, McGuiness, Reid, & Corcoran, 2009; Elliot, Efron, Wright, & Martinelli, 2003; Morales-Mann & Kaitell, 2001) in a context for learning nursing knowledge and inter-professional collaborative practice. This paper presents the results of a series of internal audits of students’ feedback of the Charles Darwin Hospital (CDU) vHospital™ undertaken from 2008 to 2010, following integration into theory and clinical nursing subjects in the Bachelor of Nursing program. The feedback from students demonstrates the value students place on teaching and learning activities that provide realistic situated learning opportunities (Hercelinskyj & McEwan, 2011).
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».