Teaching epidemiology: Nursing student achievement in a multi-campus, multi-faculty, distance delivery course
Notice bibliographique
Résumé
Background: A common epidemiology curriculum was developed by a nurse epidemiologist and delivered by generic nursing faculty on 5 campuses of a western U.S. university school of nursing. The objective was to assess whether student achievement would be affected in this multi-campus, multi-faculty, distance delivery common epidemiology course. Methods: 329 nursing students admitted to 5 campuses of one university were enrolled by cohort in an epidemiology course between 2009 and 2011. 138 students were enrolled by cohort in four courses taught by the nurse epidemiologist who developed the course. The remaining 191 students were divided into sections, enrolled in the common course, and taught by multiple nursing faculty members, variously prepared in the field of public health. Final test score averages were compared between 6 cohorts of students: 1 large set of cohorts taught by the nurse epidemiologist who developed the common course but prior to its implementation, and 5 smaller cohorts of students taught by multiple faculty (including the nurse epidemiologist (author)), at multiple campuses, using identical curriculum. Results: A moderate, but significant difference in student achievement was noted between the courses taught by the nurse epidemiologist as compared to the other cohorts. Conclusions: Critical faculty shortages and the need for updated public health nursing education call for innovative teaching approaches. A commonly developed epidemiology course can be delivered at multiple campuses by generic faculty with minor loss of student achievement.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».