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Enregistrement W2784909438 · doi:10.5430/jnep.v8n6p124

The traditional-faculty supervised teaching model: Nursing faculty and clinical instructors’ perspectives

2018· article· en· W2784909438 sur OpenAlexaffvenueabout
Florence Luhanga

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Education and Practice · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisCurriculumMedical educationNursingExploratory researchPerceptionPsychologyMedicineQualitative researchNurse educationQuality (philosophy)Pedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The clinical instructors (CI) is an integral part of a quality clinical learning experience. CIs assist nursing students to integrate theory into practice. The traditional faculty-supervised model (traditional model) is used in Canadian undergraduate nursing programs for clinical teaching of Year 1 to 3 students, i.e., one CI supervises 6 to 8 (or 10) nursing students. Some researchers have questioned the effectiveness of the model in preparing students for practice and have concluded that in its current form, it might not be “best practice” with respect to student learning and patient safety. Research is needed to evaluate the traditional model of clinical instruction. Methods: This study explored perceptions and experiences of full-time faculty and CIs who teach and supervise students using the traditional model; and to identify the strengths and challenges of the model with regard to student learning and patient safety. The sample comprised of five faculty and seven CIs. Using an exploratory descriptive approach, qualitative data were gathered through semi-structured interviews and analyzed using thematic content analysis.Results: Although both faculty and CIs described some positive experiences facilitating nursing students’ learning within the traditional model, participants indicated that their experiences depended on the size and complement of the clinical group. Overall, participants perceived more challenges than strengths with the model. Strengths included: (a) peer learning and support, (b) instructors’ familiarity with curriculum and evaluation process, (c) guidance and support for novice students, (d) instructors’ control over students’ learning, and (e) opportunity for clinical experiences in a variety of settings. Challenges included (a) managing large clinical groups, (b) missed learning opportunities, (c) limited time for teaching and supervision, (d) difficulty balancing student learning with patient safety, (e) being seen as visitors on the unit, and (f) lack of role preparation.Conclusions: These findings provide additional evidence to existing knowledge related to clinical education of nursing students. Recommendations for improving the quality of clinical experiences and support for CIs are presented as a means for mitigating some of the challenges of using the traditional model of instruction.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,861
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,206
Tête enseignante GPT0,529
Écart entre enseignants0,323 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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