Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The purpose of the study was to describe Registered Nurses' experiences when taking a web-based course from either the workplace or home, and the impact of their learning on clinical practice. RATIONALE: Little is known about the web-based learners' experience, particularly when courses are accessed from the nursing practice setting. Even less is known about whether nurses transfer their web-based learning to clinical practice. METHODS: A qualitative design employing focus group interviews was used. Participants included hospital and community nurses from three Canadian provinces and one territory. Data were collected at three points over a 6-month period and analysed using a thematic analysis process. These findings emanate from a larger study using survey method and focus group interviews. RESULTS: The focus group interviews captured the hurdles nurses faced during the first weeks when they struggled with technology, re-framed their views of teaching and adjusted to web-based learning from home and work. These first stressful weeks were followed by a period during which nurses developed relationships with the teacher and peers that enabled them to focus on learning and prevented attrition. Most nurses reported the web course was convenient and that they would be interested and comfortable using technology for learning and work purposes in the future. Six weeks after the course was completed, nurses articulated a number of ways the course had improved their practice. CONCLUSION: Initial weeks in a web-based course can be very challenging for novice Internet users, however, most nurses who completed the course reported a positive learning experience. Nurses, employers and educators should evaluate computer skills, computer access and the learning environment when preparing for web-based learning.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| 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 | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».