A descriptive study of registered nurses' experiences with web‐based learning
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
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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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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