Self-Study as a Method for Continuous Professional Learning in Nursing Education
Notice bibliographique
Résumé
Self-study is recognized as an effective method for examining, understanding, and improving one’s teaching practices in teacher education. This research employed self-study as a continuous professional learning (CPL) approach to become a better clinical nursing instructor, to learn about the effectiveness of formative assessment for promoting more independent self-regulated learning in nursing students, and to build knowledge for scholarship in the profession of nursing. This research primarily employed a qualitative methodology in three connected studies conducted over three years in clinical nursing education. In each self-study a reflective journal was used for systematic documentation of instructor planning and decision-making, and student responses to the implementation of five formative assessment strategies. Iterative cycles of planning, implementing, and reflecting on instruction and students’ responses facilitated the collection of rich contextually bound data for analysis and interpretation. Study one examined self-study as an approach for a clinical instructor to translate and implement five specific formative assessment strategies, shown to promote student learning in education, in clinical nursing education. To continue learning about formative assessment and to explore others’ perspectives and experiences, study two employed surveys and interviews with clinical instructor colleagues and their nursing students. The third study, conducted in a new self-study context, examined student reflection assignments to examine the potential of a curriculum-required reflection on clinical practice for supporting independent self-regulated learning. This research presents the first known self-study of pedagogical practice in clinical nursing education. Results of this study suggest that self-study is an effective approach for CPL to advance competency in clinical instruction. Embedding formative assessment strategies in clinical nursing education was seen to influence and support both teaching and learning. Participation in learning activities that integrated multiple feedback loops (instructor, peer, self, other) was seen to provide students with more helpful evidence for regulating their learning. The results of this study suggest that instructors and curriculum developers must be explicit in communicating learning intentions and success criteria, and strategic in embedding formative assessment in the instruction and curriculum in support of students’ self-regulation of learning.
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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 | 0,092 | 0,104 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».