Case studies in a flipped classroom: An approach to support nursing learning in pharmacology and pathophysiology.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Comprehensive understanding of pharmacology and pathophysiology is required for safe and effective use of medications in patient care. Case studies are an active learning strategy that can develop higher level learning. The use of case studies as a learning strategy in pharmacology and pathophysiology has not been assessed in nursing students. Methods: Undergraduate nursing students were surveyed to determine their perceptions of the use of case studies as a learning strategy in pharmacology and pathophysiology. Average responses to statements created for the study were measured using a Likert scale and differences were determined using ANOVA. Exploratory Factor Analysis of the data was performed. Results: Participants reported that the utilization of case studies enhanced knowledge acquisition and application in pharmacology and pathophysiology. Participants recommended the use of case studies as a learning strategy. Factor analysis produced two factors. Factor 1 was designated self-efficacy and critical reasoning around pathophysiology and pharmacology in patient care. Factor 2 was designated as attitude toward the learning model. Conclusion: Case studies engage students and are a potential tool for effective nursing education. Nursing students believe that case studies help to develop higher level learning when studying pharmacology and pathophysiology. A tool was developed that demonstrates potential for accurately measuring student attitudes towards a learning strategy and the impact of the learning strategy on nursing students’ self-efficacy related to pharmacology and pathophysiology.
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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 | 0,018 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».