Effect of peer evaluation training on senior nursing students’ performance enrolled in nursing administration course
Notice bibliographique
Résumé
Objective : Senior nursing students have to be active participants in their learning process; this can be done through peer evaluation, hence they need to be trained to provide and accept constructive feedback to help their professional growth. So, this study aimed to assess the effect of peer evaluation training on senior nursing students’ performance in nursing administration course. Methods : The subject included all (152) available senior nursing students enrolled in nursing administration course at faculty of Nursing-Tanta University. Peer evaluation knowledge test (25 questions), nursing students’ peer evaluation attitude scale (31 items) and nursing student’s peer evaluation checklist (65 items) were used to collect the study data. Results : Experimental nursing students group's total knowledge and performance about peer evaluation were significantly improved post than pre training sessions and than comparison nursing students group. Majority of experimental nursing students group agreed that peer evaluation was beneficial. Significant positive relation at P ≤ .05 was found between the experimental and comparison nursing students groups’ total level of knowledge, their attitude and peer evaluation performance post-sessions. Conclusions : Senior nursing students’ knowledge, performance and attitude about peer evaluation were improved after implementation of the training sessions. So, peer-evaluation method is recommended to be integrating into formal learning activities and establishing trustful reassuring learning environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,009 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».