A case study for evaluating nursing and health sciences student satisfaction with e-learning
Notice bibliographique
Résumé
An increased demand for e-learning in nursing and health sciences education is emerging and not enough is known about factors determining nursing student satisfaction with e-learning, therefore studies clarifying how to design and implement efficient e-learning programs to increase student satisfaction are necessary. This case study helps fill this gap by investigating the factors influencing nursing students??? satisfaction with e-learning and the relationship between satisfaction and GPA in healthcare higher education. A web-based questionnaire collected data on various aspects of e-learning and 140 students from University of Ontario Institute of Technology participated. Statistical analysis was completed and responses to open-ended questions were explored using thematic open-coding. Results revealed the most highly influential factors on nursing student satisfaction being perceived liking and perceived usefulness, while usability and communication & teaching factors having less predictive power to the student satisfaction. Another important finding is that any potential student that wants to pursue studies in a health related program in the university where e-learning is part of the program, who has a high level of satisfaction will be able to obtain a good GPA. Major barriers in using e-learning were identified in the area of communication, course management, feeling of being disconnected, and technology issues. In conclusion, we believe the findings of this study add a new perspective on satisfaction factors with e-learning for nursing students and describe the link between their satisfaction level and GPA. Further research is required to explore how e-learning program design can address the barriers to e-learning identified in this study and further explore the conclusions of this study to other nursing and health sciences programs at other universities.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».