Team-based learning: Application in undergraduate baccalaureate nursing education
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The aim of the study was to determine the efficacy of Team-based Learning (TBL) in an undergraduate nursing course with regard to the outcomes of academic performance (Health Education Systems Incorporated [HESI ® ] Management exam) and self-reported measures of critical thinking, leadership and management skills, overall course ratings, accountability to learning, preference for lecture or TBL, and learner satisfaction with TBL. Methods: In a quantitative, quasi-experimental post-test study, 221 undergraduate senior nursing students participated in the TBL course or a traditional instructor-led control course. In both courses, academic performance was measured by the HESI ® Management scores; critical thinking, leadership and management skills, and overall course experience were measured using an online survey. In the TBL course, accountability to learning, preference for lecture or TBL, and learner satisfaction was measured with the Team-Based Learning Student Assessment Instrument. Results: When compared to lecture, TBL learners scored significantly higher on the HESI ® Management exam and reported significantly higher critical thinking, leadership and management skills and better overall course experience ratings ( p ≤ .01). TBL learners reported moderate to high levels of accountability, higher preference for TBL than lecture, and satisfaction with TBL. Total scores indicated moderate to high levels of favorable experiences with TBL. Conclusions: Results indicate TBL is an acceptable and efficacious instructional strategy in undergraduate nursing students. To control for extraneous factors and limit confounding, future research should evaluate the impact of TBL via a randomized control trial.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».