Nurse teachers’ conceptions and practices of written feedback in Karachi
Notice bibliographique
Résumé
Background : Written Feedback (WFB) plays a significant role in student’s learning in terms of improvement of their academic writing skills. However, the quality of WFB may be affected by various personal and contextual factors. This study aimed to identify nurse teachers’ conceptions and practices of WFB on written assignments in nursing degree offering institutions in Karachi, Pakistan. Methods : A cross-sectional descriptive study design was used to answer the study questions. The study was conducted at 11 nursing schools in Karachi by recruiting those teachers who were teaching in nursing degree programs. The sample size of the study consists of 80 teachers. Universal sampling technique was used to select the subjects of the study. Results : The study result consists of demographic information of the participants, teachers’ conceptions and their practices of WFB. Although majority (92%) of the teachers believed that WFB is important for students’ learning, they acknowledged that they were not able to provide WFB at optimum level to their students. This gap in practice is attributed to various personal, contextual, and organizational factors; among them, the highest reported factors were teachers’ lack of training for provision of WFB (84%), distraction in the environment (78%), and constraints of time due to teacher’s workload (74%). Conclusions : The importance of WFB for students’ learning is well established in the literature. However, the preparation of teachers and an enabling environment to facilitate teachers for optimum practices of WFB needs considerable attention by educational institutions.
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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 | 0,003 | 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».