Utilisation d’un club de lecture comme méthode pédagogique pour favoriser l’appropriation des données probantes par des étudiantes au baccalauréat en sciences infirmières
Notice bibliographique
Résumé
Introduction : la pratique infirmière contemporaine nécessite une mise à jour continue des connaissances, notamment à partir des résultats de recherche publiés dans des articles scientifiques. Contexte : comme exigence du curriculum universitaire en sciences infirmières, les étudiantes doivent développer leurs compétences en regard de l’évaluation des évidences de recherche. Objectifs : l’objectif de cette étude était d’explorer l’appréciation et les effets d’une nouvelle approche pédagogique, le club de lecture, auprès d’étudiantes de baccalauréat en sciences infirmières dans le cadre d’un cours de recherche. Méthode : un dispositif qualitatif descriptif exploratoire a été utilisé. Un questionnaire à questions ouvertes a été complété par des étudiantes (n = 41) suite à la participation au club de lecture à l’intérieur du cours de recherche en sciences infirmières afin d’obtenir leur appréciation et leur perception des effets de cette méthode pédagogique. Résultats : la participation aux clubs de lecture apparaît avoir : 1) favorisé l’initiation à l’univers scientifique, 2) amélioré plusieurs compétences en lien avec l’évaluation d’articles scientifiques et 3) augmenté la motivation en regard de la pratique basée sur les données probantes. Conclusion : cette nouvelle méthode pédagogique utilisée à l’intérieur du cours de recherche s’est avérée pertinente et a grandement suscité l’intérêt des étudiantes en sciences infirmières.
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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 | 0,089 | 0,145 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,003 |
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 ».