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Enregistrement W2274103234 · doi:10.26443/ijwpc.v1i1.47

Whole Person Teaching Makes an Effective Baccalaureate Nursing Teacher: Student Voices Enlighten Us

2014· article· en· W2274103234 sur OpenAlexaffvenue
Nancy Matthew‐Maich, Lynn Martin, Carrie Mines, Rosemary Ackerman-Rainville, Cynthia Hammond, Amy Palma, Carmen Roche, Darlene Sheremet, Rose Stone

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Whole Person Care · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Critical Thinking Development
Établissements canadiensMcMaster UniversityMohawk College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumFocus groupContext (archaeology)Plan (archaeology)Medical educationQualitative propertyPsychologyQualitative researchNurse educationPedagogyNursingMathematics educationMedicineComputer scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: The goals of this study were to understand: 1) what makes an effective teacher in each level of the baccalaureate nursing program, 2) what are the skills, attributes and strategies of an effective teacher in both theory and clinical courses, and 3) how does this impact student learning and the student experience in each level of the curriculum?Methods: A qualitative description approach was used. All BScN students at two sites (1000 students) were emailed an invitation to participate in an online survey to identify what makes an effective teacher in the baccalaureate nursing program. Students were also invited to participate in focus groups to discuss what makes an effective teacher and the impact on their learning. It is anticipated that six focus groups of 10 to 12 students will be conducted. Survey and focus group data are analyzed using qualitative content analysis.Findings: A preliminary finding emergent from the data is that students perceive whole person teaching, that is understanding the learner as a whole person, makes an effective teacher. This study has the potential for important impact on students and faculty in baccalaureate nursing programs. The results will be used to plan faculty development initiatives throughout all levels within relevant programs. Findings, conclusions and recommendations will be shared at the conference.Conclusions: Will be available at the time of the conference. Faculty members are learning how to optimally facilitate learning in a new context that embraces a person-centered, problem based, self-directed and small group learning approach. Students are in the best position to articulate what makes an effective teacher in each year of the four year program. Students were eager and empowered to share their perceptions and faculty eager to learn from student voices to optimize student experiences and learning.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,352 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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