Nursing faculty and student transition to a context–based learning curriculum
Notice bibliographique
Résumé
Background: Context-based learning (CBL) a student-centered teaching and learning approach (STL) is used at the study site to teach undergraduate nursing theory. While it is widely accepted that transition to STL can be difficult, little is known about the perception of nursing faculty and students transition to CBL. The purpose of this study was to describe nursing faculty and students’ perception about their transition to CBL.Methods: An exploratory-descriptive qualitative design was undertaken to understand and describe the perception of nursing faculty and students transition to CBL as a teaching and learning strategy for undergraduate nursing theory courses.Results: Five themes emerged from the students’ data: throwing someone into an ocean, sink or swim, turning point, just doing it, and valuing. Four themes emerged from the faculty data on transition to CBL: an adaptation, trusting the CBL process, a maturing process for students, and controversies about CBL. While the transition was uncomfortable for students and faculty, over time both understood the benefits of CBL.Conclusions: Nursing as a practice discipline will best be served using a variety of teaching and learning strategies in the undergraduate education of nursing students. Based on the findings of this study, recommendations have been made to smooth the transition for faculty members and students not previously exposed to the STL approach using CBL.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 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 ».