From work integrated learning to learning integrated work – A pedagogical model to develop praxis in nursing education
Notice bibliographique
Résumé
The move from student to nurse has been described as difficult for newly registered nurses. Newly registered nurses’ feelings of lacking competence can reduce the opportunity to develop professional competence. Entering the nursing profession requires a high degree of adaptation. The difference between the professional competence conveyed during education and the competence demanded in working life is substantial and needs to be taken seriously. The aim of this paper is to propose a model for developing professional competence. The theoretical discussion starts with a model showing processes newly registered nurses must manage to achieve a sense of competence. These processes are highlighted by discussing how they relate to praxis in the Aristotelian tradition, situated learning and Work Integrated Learning (WIL). Learning Integrated Work (LIW) is a pedagogical approach aiming to integrate scientific knowledge with practical knowledge, and to provide an analytical perspective where students have the opportunity to develop metacognitive skills and praxis by learning in and by clinical practice experiences. One way to achieve this is to learn from the knowledge and skills used when performing practical work. The aims of WIL and LIW are to identify both practical knowledge generated by nurses in the course of their professional activities and theoretical knowledge generated in the academy, and to elaborate an understanding constituting the essence of both theoretical and practical knowledge. By integrating theoretical and practical vocational knowledge, one promotes professionalization, including the ability to perform the expected tasks and to have a critical and development-oriented attitude in daily work.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,012 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».