From Clinical Practice to Academic Student Instruction: Understanding the Clinical Instructor’s Perspective Using a Mixed-Methods Approach
Notice bibliographique
Résumé
Background Clinical instructors (CIs) are important to the provision of real-world experiential learning because they teach, mentor, and support students in clinical practice settings in higher education programs. CIs experience tensions that influence their retention and impact the sustainability of consistent, quality education for students. Purpose The aim of this study was to examine the experiences of being a CI and how to better support them. Methods CIs in a nursing faculty at a Western Canadian university were approached to participate. Data collection included a survey ( n = 17) with questions asking about the importance of and their ability to prepare, teach, and mentor nursing students in practice. Individual interviews ( n = 6) and a focus group ( n = 3) were conducted that asked CIs about their experiences and challenges. Analysis included descriptive statistics and thematic analysis. Results Participants indicated feeling unprepared entering the instructor role. Key findings were the need to improve CI orientation so that it is more practical and meaningful, to increase peer support from other instructors, and to assist CIs’ transition into becoming educators. Conclusions Understanding CIs’ assessment of their needs can help institutions better support and retain them, promoting consistency and quality in practicum instruction.
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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 | 0,014 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,006 |
| 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 ».