Iranian Clinical Nurses’ Activities for Self-Directed Learning: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical nurses need lifelong learning skills for responding to the rapid changes of clinical settings. One of the best strategies for lifelong learning is self-directed learning. The aim of this study was to explore Iranian clinical nurses' activities for self-directed learning. METHODS: In this qualitative study, 23 semi-structured personal interviews were conducted with nineteen clinical nurses working in all four hospitals affiliated to Isfahan Social Security Organization, Isfahan, Iran. Study data were analyzed by using the content analysis approach. The study was conducted from June 2013 to October 2014. FINDINGS: Study participants' activities for self-directed learning fell into two main categories of striving for knowledge acquisition and striving for skill development. The main theme of the study was 'Revising personal performance based on intellectual-experiential activities'. CONCLUSIONS: Study findings suggest that Iranian clinical nurses continually revise their personal performance by performing self-directed intellectual and experiential activities to acquire expertise. The process of acquiring expertise is a linear process which includes two key steps of knowledge acquisition and knowledge development. In order to acquire and advance their knowledge, nurses perform mental learning activities such as sensory perception, self-evaluation, and suspended judgment step-by-step. Moreover, they develop their skills through doing activities like apprenticeship, masterly performance, and self-regulation. The absolute prerequisite to expertise acquisition is that a nurse needs to follow these two steps in a sequential manner.
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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 | 0,008 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».