Accompagner les infirmières et les étudiantes dans la réflexion sur des situations de soins : Un modèle pour les formateurs en soins infirmiers
Notice bibliographique
Résumé
The reform of nursing education programs and their gradual shift to a competency-based approach lays the groundwork for the introduction of active teaching strategies. These strategies focus on exposing learners to situations similar to those they will encounter in their professional practice, while encouraging them to reflect on their learning processes. This approach is akin to the process by which clinical judgment develops, which would build on reflection on past clinical experiences (Tanner, 2006). This article defines a model to support the development of clinical judgment among nurses and student nurses by having them reflect on various care scenarios. The proposed model draws on Dewey’s theory of experiential learning and reflective thinking (1909/2007, 1938/1997) and includes elements of Tanner’s model of clinical judgment in nursing (2006). An educator helps learners through the reflective process by asking open-ended questions. For learners, the reflection includes communicating their impressions of a difficult care situation, arriving at and expanding on one or more hypotheses to explain the situation, and testing relevant responses to a given situation. Throughout the process, learners are asked to reflect on how their beliefs about their nursing role, previous nursing and personal experiences, emotions and formal knowledge is impacting their response to the situation in question. This article illustrates how the model under consideration can be incorporated into different active teaching strategies, including the debriefing process associated with clinical simulations or within the context of ongoing clinical training. Research evidence shows that the model’s implementation is feasible, acceptable and beneficial and as such, an aid to learning. The strategy may also prove useful in other active learning environments, one of these being clinical placements.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».