A quantitative study exploring undergraduate nursing students’ perception of their critical thinking and clinical decision making ability while using apps at the point of care
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to explore how a smartphone app influences undergraduate nursing students’ perceptions of their critical thinking and clinical decision making ability at the point of care. Using a pretest-posttest approach, the findings suggest that there were no statistically significant differences in the participants’ perception of their critical thinking and clinical decision making ability over time. Statistically significant findings on four questionnaire items pertaining to participants’ perception in their ability to engage in evidence based practice over time suggests that experience with app, led the participants to believe the app provided them with the information they needed in order to engage in evidence based practice. Consequently, they were less likely to seek information from other sources. Although having learning resources available in clinical practice environments might enhance critical thinking ability, perhaps counterintuitively, the findings in this study suggest that having access to a clinical mobile app did not positively influence the participants’ perceived critical thinking ability. Nurse educators therefore, must teach students how to be active learners as well as role model the proper use of critical thinking skills. Students need to be reminded to use institutional policies and procedure manuals as well as other appropriate sources of information. Last, students need to see registered nurses use critical thinking and clinical decision making dispositions by asking comprehensive questions, exploring assumptions and inferences, and incorporating varying resources into their decisions.
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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 | 0,007 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».