Development of motivational strategies for nursing students at Zagazig University in Egypt
Notice bibliographique
Résumé
Background: Motivation has always been a central issue in education and has even been referred to as the most complex and challenging issue facing teachers today. The aim of the study was to develop motivational strategies for nursing students at Zagazig University. Methods: The researchers used the descriptive methodological design. Two types of samples were used: A stratified proportionate sample (323) and Jury committee (10). Questionnaire sheets were used to collect data for the present study (Motivational strategies assessment questionnaires and opinionnaire sheet). Results: The top strategies that were reported by study subjects as the least frequently used by their staff were: creating a pleasant classroom, promoting group cohesiveness and group norms, making the learning tasks stimulating, recognizing students’ efforts and exhibiting proper teaching behavior (98.1, 97.8, 97.5, 97.5 and 96.9 respectively). The top strategies perceived by the study sample as most important were: exhibiting proper teaching behavior, presenting tasks properly and promoting learner autonomy (82.7%, 79.3% and 78.0% respectively) while creating a pleasant classroom and recognizing students’ efforts are the least important (66.3%, 68.7% respectively). Conclusions: There was not a statistically significant difference between the educators use of motivational strategies and the importance of those strategies, there was not a statistically significant difference between male and female students regarding the educators use of motivational strategies, there was a statistically significant difference between male and female students regarding the importance of motivational strategies, as regards to educators use of motivational strategies there were statistically significant differences between first year and second year, third year and fourth year, concerning the importance of motivational strategies there were statistically significant differences between first year and second year, fourth year and first year and finally based on results and literature the required motivational strategies for nursing students at Zagazig University, Egypt were developed.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».