Notice bibliographique
Résumé
Background and objective: Online instruction is very different from teaching in a face-to-face setting and educators may lack formal pedagogical training specific to online instruction; in addition, online instructors may feel isolated and have less access to direct support than their counterparts on campus. The objective of this study was to promote best practice in online education through faculty support and professional development; a structured online training process was created.Methods: Design: Instructors that teach in the online venue need teaching and training to feel comfortable with the technology and online pedagogy strategies that support best practice in online education. A structured training process was created to support novice online educators. Setting: Nursing faculty and Masters of Science in Nursing education track students co-taught one online class together. Participants: Faculty and senior level Masters of Science in Nursing education track students were asked to reflect on their one-year teaching and training experience as educators. Methods: Qualitative analysis using Denzin’s interpretive interactionism was used to elicit meaning from participant experiences.Results: Four themes emerged from the data; online pedagogy, knowledge acquisition, mentor-mentee role, and online nurse educator. These themes align with the scholarship of teaching, discovery, application, and integration, respectively. The Training Model for Online Nurse Educators was developed to show this relationship.Conclusions: Using Boyer’s model of scholarship as a framework for online training can prepare instructors for the online nurse educator role. Online instructional delivery is a mainstay in education necessitating nurse educators who are prepared to apply best practice strategies in online education.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,004 |
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 ».