A Case Study of Students' Experiences and Nursing Educators' Leadership Practices to Facilitate RPN to BScN Professional Socialization
Notice bibliographique
Résumé
This interpretive qualitative case study of nursing educators’ facilitation of bridging students’ professional socialization in support of their transition from RPN to BScN in the context of one Canadian Registered Practical Nurse (RPN) to Baccalaureate of Science in Nursing (BScN) bridging program explored: (1) how nursing educators understand bridging students’ professional socialization; (2) what leadership practices they use to facilitate professional socialization; (3) how bridging students understand these leadership practices in support of their professional socialization; and, (4) what programmatic support nursing clinical educators receive to support bridging students. Transition, professional socialization, and leadership practice constitute this study’s conceptual framework. Kouzes and Posner’s exemplary leadership practices framework was used to interpret nursing educators’ leadership practices. Data were collected from interviews with nursing clinical educators and program coordinators, from focus groups with bridging students and graduates, and from one program document. Bridging students experience a unique professional socialization trajectory, not only impacted by interactions with nursing educators but by broader intra-professional, organizational, regulatory, and bridging program structural factors. Nursing educators across educational areas facilitate professional socialization using teaching and leadership practices in tandem; the use of a leadership theory with an instructional component is suggested. Nursing educators should consider the professional socialization trajectory in curriculum planning and to guide their leadership and teaching practices, and extend their influence on professional socialization outside the spaces where they typically interact with students. Nursing clinical educators are under-supported in their work with bridging students; improved programmatic support is needed.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».