Learning theories and tools for the assessment of core nursing competencies in simulation: A theoretical review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To identify the theories used to explain learning in simulation and to examine how these theories guided the assessment of learning outcomes related to core competencies in undergraduate nursing students. BACKGROUND: Nurse educators face the challenge of making explicit the outcomes of competency-based education, especially when competencies are conceptualized as holistic and context dependent. DESIGN: Theoretical review. DATA SOURCES: Research papers (N = 182) published between 1999-2015 describing simulation in nursing education. REVIEW METHODS: Two members of the research team extracted data from the papers, including theories used to explain how simulation could engender learning and tools used to assess simulation outcomes. Contingency tables were created to examine the associations between theories, outcomes and tools. RESULTS: Some papers (N = 79) did not provide an explicit theory. The 103 remaining papers identified one or more learning or teaching theories; the most frequent were the National League for Nursing/Jeffries Simulation Framework, Kolb's theory of experiential learning and Bandura's social cognitive theory and concept of self-efficacy. Students' perceptions of simulation, knowledge and self-confidence were the most frequently assessed, mainly via scales designed for the study where they were used. Core competencies were mostly assessed with an observational approach. CONCLUSION: This review highlighted the fact that few studies examined the use of simulation in nursing education through learning theories and via assessment of core competencies. It also identified observational tools used to assess competencies in action, as holistic and context-dependent constructs.
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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) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle