Preparing Nursing Students to be Health Educators: Personal Knowing Through Performance and Feedback Workshops
Notice bibliographique
Résumé
<H4>ABSTRACT</H4> <P>Newly graduated RNs are expected to be competent health educators for individuals, groups, and communities. To prepare for this complex role, nursing students need time to focus on developing basic teaching skills and self-confidence in a non-threatening learning environment. Of primary importance to novice teachers&#146; development is taking the time to identify and appreciate the personal dimensions that are an integral part of the health educator role. Carper identified personal knowing as one of the four ways of knowing in nursing. This article describes an innovative praxis strategy that used videotaped performances, learner feedback, and self-reflection to encourage personal knowing in relation to the experience of nursing students learning to teach groups of clients. </P> <H4>AUTHOR</H4> <P>Received: May 14, 2004 </P> <P>Accepted: September 10, 2004 </P> <P>Ms. Little is an Instructor in the Collaboration for Academic Education in Nursing Program, Selkirk College, School of Health and Human Services, Castlegar, British Columbia, Canada. </P> <P>Address correspondence to Maureen Little, MScN, RN, Instructor, Collaboration for Academic Education in Nursing Program, Selkirk College, PO Box 1200, Castlegar, British Columbia, Canada V1N 3J1; e-mail: <A HREF="mailto:mlittle@selkirk.ca">mlittle@selkirk.ca</A>.</P>
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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 | 0,014 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».