Gut feeling: A grounded theory study to identify clinical educators' reasoning processes in putting students on a learning contract
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To develop a substantive theoretical explanation that makes sense of the decision-making process that clinical instructors use to place students on a learning contract. BACKGROUND: Clinical instructors are challenged with the task of objectively evaluating students using subjective tools such as anecdotal notes, diaries, unstructured observations and verbal feedback from other nurses. Clinical instructors' assessment decisions have a considerable impact on a variety of key stakeholders, not least of all students. DESIGN: Grounded theory method and its heuristic tools including the logic of constant comparison, continuous memoing and theoretical sampling to serve conceptualisation were used in the process of data collection and analysis. METHODS: Seventeen individual semi-structured interviews with clinical instructors in one university in Western Canada were conducted between May 2016-May 2017. Data were analysed using open, axial and selective coding consistent with grounded theory methodology. The study was checked for the Standards for Reporting Qualitative Research (SRQR) criteria (See Appendix S1). FINDINGS: Three subcategories, "brewing trouble," "unpacking thinking" and "benchmarking" led to the study's substantive theoretical explanation. "Gut feeling" demonstrates how clinical instructors reason in their decision-making process to place a student on a learning contract. CONCLUSION: Placing a student on a learning contract is impacted by personal, professional and institutional variables that together shift the process of evaluation towards subjectivity, thus influencing students' competency. A system-level approach, focusing on positive change through implementing innovative assessment strategies, such as using a smart phone application, is needed to provide some degree of consistency and objectivity. RELEVANCE TO CLINICAL PRACTICE: Making visible the objective assessments currently being done by clinical instructors has the potential to change organisational standards, which in turn impact patient and clinical outcomes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,018 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».