Baccalaureate Program Evaluation, Preceptors, And Closing The Theory-Practice Gap: Is There A Connection?
Notice bibliographique
Résumé
Curriculum evaluation and renewal is a cornerstone of nursing education. Systematic program evaluation in baccalaureate nursing education relies on feedback from a wide variety of stakeholders. Clinical preceptors represent an underutilized stakeholder group. Situated in both clinical practice and clinical education, preceptors have a unique and valuable perspective on the ability of the curriculum to prepare pre-licensure learners for professional practice. The author suggests that preceptor-stakeholders can be actively engaged in program evaluation: this kind of engagement relies on a paradigm shift from predominantly objectivist evaluation strategies to approaches that are more participatory and pluralistic. Readers will identify the significant role of clinical nursing preceptors as key stakeholders in BScN curriculum evaluation. Further, the author speculates that a pluralistic evaluation paradigm may help both nursing faculty and nurses in clinical practice understand the perspective of the other group, thus reducing the perceived theory-practice gap and creating more responsive baccalaureate nursing curricula.
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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 | 0,258 | 0,393 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,028 |
| Communication savante | 0,022 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».