The power of affective learning strategies on social justice development in nursing education
Notice bibliographique
Résumé
Nursing professional values are critical for the practice of nurses, yet the development of curricula fundamentally supporting these values has been slow to develop. The question remains as to the best teaching strategies that foster the integration of these core values as a key focus for nurses throughout their professional practice. The purpose of this article is to report the findings of a research project related to an affective learning strategy, and the potential of such strategies to guide undergraduate nursing students in the development of professionalism. While conducting a study related to the use of poverty simulation and the attitudes of nursing students, participants provided compelling narratives highlighting a greater understanding of the constructs of social justice; a potentially more profound purpose for this pedagogical strategy. Focus group narratives revealed themes focusing on the concepts of professional nursing values, specifically social justice. The themes included: The American Dream Isn’t for Everyone, Trapped in my Own Life, Completely out of Control, and It’s Just Not Enough. Findings showed that participants experienced grave realizations regarding not only the experience of poverty, but of the widespread social norms that contribute to injustices for a vast population in our society. This research contributes to the body of literature regarding the use of affective learning strategies as an effective way to teach nursing professional values, such as social justice, to enhance nursing graduates’ ability to integrate these values in their own practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».