Nurse Faculty Perceptions of Simulation Use in Nursing Education
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this study nursing faculty perceptions of the implementation of simulation in schools of nursing across Ontario, Canada, were explored using the Q-methodology technique. Following Q-methodology guidelines, 104 statements were collected from faculty and students with exposure to simulation to determine the concourse (what people say about the issue). The statements were classified into six domains, including teaching and learning, access/reach, communication, technical features, technology set-up and training, and comfort/ease of use with technology. They were then refined into 43 final statements for the Q-sample. Next, 28 faculty from 17 nursing schools participated in the Q-sorting process. A by-person factor analysis of the Q-sort was conducted to identify groups of participants with similar viewpoints. Results revealed four major viewpoints held by faculty including: (a) Positive Enthusiasts, (b) Traditionalists, (c) Help Seekers, and (d) Supporters. In conclusion, simulation was perceived to be an important element in nursing education. Overall, there was a belief that clinical simulation requires (a) additional support in terms of the time required to engage in teaching using this modality, (b) additional human resources to support its use, and (c) other types of support such as a repository of clinical simulations to reduce the time from development of a scenario to implementation. Few negative voices were heard. It was evident that with correct support (human resources) and training, many faculty members would embrace clinical simulation because it could support and enhance nursing education.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle