A Study of Incivility in the Iranian Nursing Training System Based on Educators and Students’ Experiences: A Quantitative Content Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is absolutely essential to know the negative impacts incivility in students and educators may have on the creation of a suitable teaching-learning environment. Better education of to-be nurses would improve their service to patients and society in the future. There has been no research in Iran so far on this particular case. This study examines the experiences of uncivil or disrespectful behavior from the standpoint of educators and students. METHODOLOGY & METHODS: A quantitative content analysis was carried out to study manuscripts presented in the form of open questionnaires. To this end, data produced from detailed answers from 640 students and educators were inputted into the computer and line-by-line and sentence-by-sentence coding was done. After that, implied codes were added, the categories were revealed, and finally counting frequency of code in categories was carried out. RESULTS: The most important categories that students considered uncivil behavior were waste of class time, distraction, incompetence in managing the class, discrimination, bad assessment, insult and threat on behalf of the educators. In contrast to their view, what the educators thought of as disrespectful included class disorder, humiliation of other students, irregular attendance of classes, bad sitting postures, non-observance of Islamic standards, and coming unprepared to the class by students. CONCLUSION: From the viewpoint of students and educators, incivility is present towards one another in the academic environment. This study determines the most important forms of the same from their stand point. Since disrespectful and threatening behavior has a significant impact on learning environment, we highly recommend a thorough examination to be carried out in future studies on the origin and the managing strategies of such behaviors.
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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 | 0,018 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».