Teaching EBP Using Game‐Based Learning: Improving the Student Experience
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence-based practice (EBP) is considered a key entry to practice competency for nurses. However, many baccalaureate nursing programs continue to teach "traditional" nursing research courses that fail to address many of the critical knowledge, skills, and attitudes that foster EBP. Traditional classroom teaching strategies do little to promote the development of competencies critical for engaging in EBP in clinical contexts. PURPOSE AND GOALS: The purpose of this work was to develop, implement, and evaluate an innovative teaching strategy aimed at improving student learning, engagement and satisfaction in an online EBP course. The goals of this paper are to: (1) describe the process of course development, (2) describe the innovative teaching strategy, and (3) discuss the outcomes of the pilot course offered using game-based learning. METHODS: A midterm course-specific survey and standard institutional end of course evaluations were used to evaluate student satisfaction. Game platform analytics and thematic analysis of narrative comments in the midterm and end of course surveys were used to evaluate students' level of engagement. Student learning was evaluated using the end of course letter grade. RESULTS: Students indicated a high satisfaction with the course. Student engagement was also maintained throughout the course. The majority of students (87%, 26/30) continued to complete learning quests in the game after achieving the minimum amount of points to earn an A. Seven students completed every learning quest available in the game platform. Of the 30 students enrolled in the course, 17 students earned a final course grade of A+ and 13 earned an A. LINKING EVIDENCE TO ACTION: Provide students with timely, individualized feedback to enable mastery learning. Create student choice and customization of learning. Integrate the use of badges (game mechanics) to increase engagement and motivation. Level learning activities to build on each other and create flow.
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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 | 0,013 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle