The relationship between learner-centered teaching and learning motivation among nursing students in Minia University
Notice bibliographique
Résumé
Background and objective: One of the important goals of nursing education is to motivate nurses to acquire skills for providing proper quality of health care services to clients with various complex health problems. Accomplishing this has challenged educational organizations for long years. The aim of the present study is to identify the relationship between Learner-Centered Teaching and learning motivation among Nursing Students in Minia University.Methods: A quantitative-correlational research design was utilized in the present study. The study sample comprised all fourth-year nursing students who were available at the time of data collection (N = 168). For the assessment of Learner-Centered Teaching Practices and learning motivation, a questionnaire developed by Rossi (2009) was used for data collection.Results: The study participants reported their highest mean scores about learner-centered teaching practices with three domains as follows: facilitates the learning process, provides for individual and social learning needs, and establishes positive interpersonal relationships. Also, they expressed highest mean scores about learning motivation with intrinsic motivation factors. Additionally, the study findings presented high statistical significant difference and fair positive relationship between all subscales of learner-centered teaching practices and intrinsic motivation factors (p value = .001).Conclusions: Nursing curriculum should include learner as active contributors in the learning process. When nurse educators give a lecture and encourage students to interact actively with ideas, and information after the lecture, this will motivate students to be an active learner, as well as, inspire innovative thinking and creativity of the students.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».