The impact of the preceptorship program on self-efficacy and learning outcomes in nursing students
Notice bibliographique
Résumé
Background: This study aimed to determine the impact of the preceptorship program on self-efficacy and learning outcomes and the association between self-efficacy and learning outcomes in nursing students. Materials and Methods: This quasi-experimental study was conducted on 112 nursing students in 2012–2013. The subjects were selected through convenience sampling from the School of Nursing and Midwifery of Shiraz University of Medical Sciences, Iran. The general self-efficacy scale and the perception of overall learning outcomes scale were used to measure the students' perception of self-efficacy and achievement of learning outcomes. The data were analyzed using Pearson's correlation coefficient and linear regression analysis. Results: The students' mean [standard deviation (SD)] scores of self-efficacy and learning outcomes were 30.69 (5.88) and 4.10 (0.82), respectively, after taking part in the preceptorship program. The results showed a significant association between the mean scores of self-efficacy and learning outcomes (r = 0.30, p = 0.002). In addition, self-efficacy was predicted by gender (β = −0.19, p = 0.030) and the components of “understand ethical aspects of patient care” (β = 0.31, p = 0.010), “work more systematically” (β = −0.44, p = 0.005), and “use of nursing research” (β = 0.34, p = 0.020). Conclusions: Although the nursing students who participated in the preceptorship program demonstrated high mean scores of self-efficacy and learning outcomes, the lack of control group led to the conclusion about the effectiveness of the program to be made in caution. However, this program is suggested to be retained in nursing students' curriculum.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 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 ».