Effective educator–student relationships in nursing education to strengthen nursing students’ resilience
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little research has been conducted in private nursing schools with regard to the educator-student relationship to strengthen the resilience of nursing students and to improve the educator-student relationship. An effective educator-student relationship is a key factor to ensure a positive learning climate where learning can take place and resilience can be strengthened. PURPOSE: The purpose was to explore and describe nursing students' view on the basic elements required for an effective educator-student relationship to strengthen their resilience and the educator-student relationship. METHOD: This study followed an explorative, descriptive and contextual qualitative design in a private nursing education institution in the North West Province. Purposive sampling was used. The sample consisted of 40 enrolled nursing auxiliary students. The World Café Method was used to collect data, which were analysed by means of content analysis. RESULTS: The following five main themes were identified and included: (1) teaching-learning environment, (2) educator-student interaction, (3) educator qualities, (4) staying resilient and (5) strategies to strengthen resilience. CONCLUSION: Students need a caring and supportive environment; interaction that is constructive, acknowledges human rights and makes use of appropriate non-verbal communication. The educator must display qualities such as love and care, respect, responsibility, morality, patience, being open to new ideas, motivation, willingness to 'go the extra mile' and punctuality. Students reported on various ways how they manage to stay resilient. It thus seems that basic elements required in an effective educator-student relationship to strengthen the resilience of students include the environment, interaction, educator and student's qualities and resilience.
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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 | 0,009 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».