A descriptive study of registered nurses' experiences with web‐based learning
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To describe the experiences of registered nurses (RNs) who enrolled in a web-based course from either their home or the workplace. RATIONALE: In order to maintain competency in rapidly changing health care systems, and meet the challenge of overcoming traditional barriers to continuing education, RNs need access to innovative educational delivery methods. As yet, little is known about the web-based learners' experience, particularly when courses are accessed from the nursing practice setting. METHODS: The article focuses on the results from questionnaires conducted with 57 RNs enrolled in a web-based, postdiploma course. These findings emanate from a larger study using survey method and focus group interviews. Nurses' experiences were measured using the Online Learner Support Instrument which was developed and tested for use in the study. RESULTS: Most nurses found the course highly satisfactory. Not all experiences were positive however, and a number of challenges were faced. Access to the course from home was reported as very satisfactory for the majority, while work users encountered a number of serious barriers such as insufficient time and limited computer access. The RNs made significant gains in their learning with e-mail, Internet, keyboarding and word processing skills during the 16-week course. Lack of computer skills, erroneous perceptions of course workload and inadequate preparation for web learning were largely responsible for the majority of withdrawals. CONCLUSION: Web-based learning can be an effective mode of delivery for nursing education. Advance preparation by educational institutions, employers and prospective students is essential. Teachers, peers, technology, course design and the learning environment are key variables that influence the learners' experience and success.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».