The effect of problem-based learning on nursing students' decision making skills and styles
Notice bibliographique
Résumé
Decision making skill is deemed to be a key feature of the nurse’s role in today’s health care organizations. Thus, educators should use innovative teaching strategies that grow students’ competence in problem-solving and decision making skills like problem-based learning (PBL). The aim of this study is to determine the effect of problem-based learning on nursing students' decision making skills and styles. A quasi-experimental research design was utilized. The sample consisted of 84 students from the fourth year in the Faculty of Nursing, Minia University. Two tools were used: Nursing Students’ Decision Making Skills Scale and Nursing Students’ Decision Making Style. This study revealed that the mean scores of decision making skills in the study group students increased before and after applying PBL (before: 71 + 8.5, after: 116.3 + 10.4) with a statistical significant difference (p = .001). There was no statistical significant differences between the study and control groups (p = 1.000) before intervention. The most dominant decision-making style among the study and control groups in relation to before and after applying PBL was a behavioral decision style with no statistical significant differences. This study concluded that using PBL has a curial role in developing and improving nursing students' decision making skills; however, it has no effect on decision-making style.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».