Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Clinical education is one of the most important and crucial parts of Nursing education.Successful clinical education needs to adopt effective approaches that are based on up to date knowledge, clients' and patients' needs.Therefore, it can prepare the learners for learning.The aim of this study was to investigate the effect of model of Competency-Based Mastery learning on practical learning of nursing students.Material and methods: In a quasi-experimental study using pre-test and post-test with two group design, 28 nursing students were selected through census sampling method and placed randomly in 2 control and 2 experiment groups, each group containing 6 to 7 people.After taking the cognitive skills pre-tests, control group received traditional education and experiment group went under clinical education using Competency-Based Mastery Learning program for 12 days.As final step, the post-test cognitive skills were held and behaviors skill checklist were observed.Data was analyzed using SPSS software using Wilcoxon and Mann Whitney tests and Pearson correlation coefficient.Results: The findings showed that the participation of the Competency-Based Mastery Learning has been effective in promoting of their knowledge and skill.The mean scores of them significantly differed before and after the participating in Competency-Based Mastery Learning.and compare the clinical competency nurse training differed before and after in group of traditional education and Competency-Based Mastery Learning Group.Conclusion: Competency-Based Mastery Learning promises high level of learning for students, it seems Competency-Based Mastery Learning structured approve to maximizing opportunities for learning and professional development and clinical competency.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,968 | 0,965 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».