Reading and writing in nursing education
Notice bibliographique
Résumé
Background and objective: Faculty identified the need for a gateway writing course (GWC) to prepare nurses for the writing requirements in the RN-to-BSN Completion (RNC) curriculum. This article describes the rationale for and development of a discipline-specific GWC developed for a RNC curriculum and reports research of student perspectives about the course and its effectiveness in preparing them to write in their nursing courses.Methods: The mixed method study included pre- and post-course surveys of self-efficacy in reading, writing, and research skills. Focus groups and interviews were used to identify readiness for and success in meeting curricular expectations for students who enrolled in the GWC and those who did not.Results: Statistically significant improvement occurred in all self-efficacy measures (reading: p ≤ .005, writing: p ≤ .01, accessing articles: p ≤ .005) from the beginning to the end of the GWC. Focus groups and interviews revealed five themes indicating improved readiness in students completing the GWC. Themes included perceptions of readiness, awareness, and preparedness for nursing courses; perceptions of confidence, mastery, efficiency, and self-sufficiency; enhanced knowledge of and ability to navigate academic processes and resourses; mastery of APA; and evidence of a reflective mindset and an evolving sense of professional identity.Conclusions: Students felt prepared for the RNC program after completing the GWC, and this sense of preparedness persisted throughout the program. The skills learned in the GWC allowed students to focus on understanding the professional concepts in nursing.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».