Collaborative Nursing Education Programs: Challenges and Issues
Notice bibliographique
Résumé
Collaborative nursing education programs have been offered to facilitate access to baccalaureate-level nursing education. Our Collaborative Nursing Program involved 10 institutional partners and has been one of the largest of such programs. The collaborative approach to nursing education has been identified as an important model; the benefits include optimal use of resources and opportunities to develop and share knowledge across institutions. However, there has been little public discussion of the issues and challenges that emerge, including differing cultures, priorities, vulnerabilities, goals and aspirations between colleges and universities; desire to preserve autonomy and uniqueness; and complexity of approval and accreditation processes. Some of our college partners have chosen to offer an independent applied degree in nursing rather than continuing in a collaborative academic degree program. This paper describes the challenges inherent in maintaining quality of the degrees and strategies to increase the likelihood of continuing collaboration. Clarity and transparency are vital, and supportive programs involving mentorship of educators can foster increasing autonomy of colleges. Collaborative nursing programs pose many challenges, and their future will hinge on understanding mutual goals and expectations.
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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 | 0,025 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 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 ».