Blending learning: The preferred choice of clinical nurse educators to provide continuing professional development
Notice bibliographique
Résumé
Introduction and objective: A clinical nurse educators’ (CNE) work is primarily focused on ensuring that fellow registered nurses have the skills and training to improve their clinical practice and maintain their professional competence. In recent years, resource limitations and a growing emphasis on self-directed learning have increased the pressure on nurse-educators to integrate e-learning into their teaching methods. While research has evaluated the experiences of nurses on this topic, limited understanding is known of CNEs’ experiences. Purpose: This qualitative study explored the CNEs’ experiences in facilitating continuing professional development for their nurses and the integration of e-learning in a University Health Center in Quebec, Canada.Methods: The sample consisted of 7 CNEs, who had more than one to 15 years of experience in their current position. Their experiences with e-learning varied: it ranged from incorporating a video-clip in their presentations, to providing input into the learning management system they tested. Semi-structured interviews were thematically analyzed. Results: Despite participants varied levels of knowledge towards e-learning, all were convinced that this method could be used complementarily alongside hands-on training. Though they recognized the importance of human contact in teaching, they also understood the limitations of the traditional pedagogy; lacking the addition of interactive features. Despite some criticism, CNEs were able to identify opportunities where e-learning could be useful: during nursing orientation, tracking, evaluation and accreditation purposes, content refreshment, and to standardize protocols.Discussion and conclusions: More research is needed, and cooperative efforts are required from nurses and nurse-management to engage in the promotion of professional development.
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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 | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,007 |
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 ».