Assessing challenges of clinical education in a baccalaureate nursing program in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Background: A 2010 study of preceptorship as a clinical teaching model in Ghana revealed weaknesses related to high student-preceptor ratios and inadequate support from faculty in the educational institution. A four-cycle community-based participatory action research study was designed to further delineate clinical teaching and learning issues and partner with Ghanaian stakeholders in critical analysis of possibilities for positive change in clinical nursing education. The purpose of this paper, taken from Cycle One of the study, is to provide understanding of the challenges of the current clinical teaching model(s) used in the study institution from the perspectives of students and faculty. Early engagement of external stakeholders is described.Methods: Each university target group was invited to complete a semi-structured questionnaire. Interviews were conducted with representatives from the Ministry of Health, the Nursing and Midwifery Council of Ghana, and the Ghana Registered Nurses’ and Midwives’ Association. Clinical documents were examined.Results: Clinical teaching and learning issues identified included the need for: a) more effective clinical teaching and supervision; b) adequate equipment for practice; c) meaningful evaluation of performance; d) enhanced collaboration between the school and clinical settings; and, e) reduced travel time to clinical opportunities. External stakeholders became aware and supportive of the research endeavour.Conclusions: Participants acknowledged changes are needed in order to improve clinical nursing education in Ghana. Clinical teaching and learning issues were identified and formed a baseline from which more in-depth discussion of resources, constraints and possibilities for change could ensue in subsequent cycles of the study.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».