Nursing students’ use of technology enhanced learning: A longitudinal study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Nurses are expected to be information and communication technology (ICT) literate at registration but, despite the growth of social uses of technology, little is known of the views of students on the use of technology enhanced learning. The purpose of this study was to explore the experience and confidence of first year pre-registration nursing students with information and communication technologies and technology enhanced learning. Methods: A prospective longitudinal survey design with multiple data collection strategies was employed. Cross- sectional surveys using a new ICT and Education Scale at three time-points were used to collect data. The target population were first year UK nursing students (n=458); of those 287 (41.7%) participated in the initial baseline survey. Results: There were three main findings. First, more than half of the respondents (67%) reported that they were not confident with aspects of information literacy and were not prepared for technology enhanced learning (60%) as they entered university and these aspects showed least change through time. Second, from varied starting points at baseline, respondents’ experience and confidence with ICT skills showed different trajectories over time. Third, there was some evidence that demographic profile was related to use and acceptance of ICT in the educational context. Conclusions: There is some evidence that nursing students find it difficult to negotiate the boundaries between their pre-university experience with technologies and that of education and practice. In a rapidly changing technology environment this has implications for curriculum planning in the first six months of a programme of study as well as student/staff preparation for technology enhanced learning.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».