Faculty survey of service-learning and its impact on nursing students
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Service-learning experiences (SLEs) help instill cultural competence and prepare nurses for practice with diverse populations in varied settings. This study describes SLE activities implemented by supervising nursing faculty, explores faculty opinions about the importance of those activities to uncover disparities between practice and values, and solicits faculty opinions about the impact of service learning on the students.Methods: An online, quantitative survey collected data from faculty who lead SLEs in US nursing programs. Results: A total of 77 US nursing faculty from 32 states reported on SLEs, 23% of which were located outside of the US. Pre-experiential, experiential, and post-experiential SLE discussion topics most often included the host community healthcare system, health and economic disparities, cultural norms, and benefits of the SLE. Religious beliefs, poverty tourism, racism, and privilege were discussed less often. Students participated in a variety of nursing-related activities onsite and nearly all faculty required follow up activities. Most faculty agreed that meeting the immediate needs of the host community, building sustainable partnerships with host community, addressing personal growth of the students, and discussing inequities are important aspects of an SLE, although actual implementation of those activities varied. Students feel “changed” after the SLE and become more likely to advocate for the vulnerable and underserved, but can also feel overwhelmed and harbor guilt about inequities.Conclusions: Faculty report a wide range of discussion-based and hands-on activities in the pre-experiential, experiential, and post-experiential phases of the SLE. Overall, faculty believe that service learning positively impacts student development, but feelings of guilt and being overwhelmed can also persist after students return home.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».