Renewal of an entry to practice baccalaureate nursing curriculum: Adapting to complexity
Notice bibliographique
Résumé
Curriculum re-design in entry to practice nursing degrees requires a rigorous and multifaceted approach to align the needs of students, professional and industry stakeholders, community needs, the faculty’s vision and university and regulator requirements. This paper relates the initial steps in the process taken to achieve this re-design in one Australian university’s Bachelor of Nursing program, and describes our experiences in two parts. The first part outlines the context in which the need for curriculum renewal was triggered and the ensuing processes undertaken in the development of our new course aim, course outcomes and graduate attributes. The second part discusses how undertaking these activities then came to influence the adoption of Complexity Thinking in the design of our conceptual model, which then guided our program structure and overarching learning and teaching approaches. We share these experiences to illustrate the steps we undertook on this journey, to outline and example the program we created, and to continue the scholarly discussions around the design of baccalaureate nursing program structures, especially those that implement pedagogies inspired by the concepts related to Complexity Theory. The choice of complexity thinking as a guiding theory was key in providing the lens through which we were inspired to graduate nurses with the skills to provide care in complex situations and value the learning that comes through uncertainty, reflection, adaptation and emergence.
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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 | 0,009 | 0,067 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».