Authentic Learning: A Concept Analysis
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
Authentic learning (AL) is a learner-centred approach in which learners co-construct their own knowledge by engaging in and addressing real life problems that demand the use of higher order thinking skills (HOTS), real world resources and tools while thinking and acting like experts. However, AL is a concept that is ambiguous and abstract therefore challenges nurse educators in fully engaging learners in such problems thus limiting their development of HOTS. The purpose of this article was to describe the concept analysis process that was followed to clarify AL, provide conceptual meaning in nursing education, and formulate a theoretical definition using Walker and Avant’s eight-step method. Definitions, nature, characteristics and uses of AL were sought and the researchers explored 160 publications which included dictionaries, encyclopaedias, thesauri, conference papers, research reports, journal articles and subject-related literature across multiple disciplines to critically analyse AL. A 17-year period from 1988 to 2015 was used to search several databases. The defining attributes which included antecedents, the process and consequences of AL emerged. The consequence of AL in nursing education is a competent, critical, autonomous, independent, lifelong graduate desirable for the 21st-century global healthcare system. A theoretical definition of AL was also formulated. The study findings indicated that nurse educators can be assisted to design AL tasks that expose learners to AL thus implications were stated and recommendations were made.
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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 | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle