Comparative study of nursing curriculum in nursing faculties of Canada, Turkey, and Iran according to SPICES model
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Innovation in the development and review of curriculums is one of the requirements of medical education in the present era. SPICES model has been taken into consideration by nursing faculties to promote quality of nursing education and to eliminate conventional curriculums. In Iran, for competency-based nursing education, review and development of curriculums are necessary. OBJECTIVE: The objectives of the present study were to determine the implementation of SPICES model in nursing curriculums of Tehran (Iran), Western (Canada), and Hacettepe (Turkey) nursing faculties and also to present recommendations to operationalize it in the nursing curriculum of Iran. MATERIALS AND METHODS: This study using comparative method with Brady's model was conducted in 2018. In this study, curriculums of nursing faculties of Tehran, Western Canada, and Hacettepe were compared. Data were extracted through texts and documents available at electronic pages of universities. Curriculums of these nursing faculties were compared from the perspective of SPICES model strategies (student-based, problem-based, integration, community-based, elective, and systematic) at four steps of description, interpretation, juxtaposition, and comparison. RESULTS: The results showed that curriculums in Western Canada reside at the end of the innovative spectrum of SPICES model. Curriculums in Tehran and Hacettepe in most of the strategies of this model reside at the beginning of the spectrum, and in most cases, conventional methods were used. CONCLUSIONS: According to successful experiences of Western Canada in the implementation of SPICES model's strategies and also considering this fact that still conventional approaches are prevalent in Iran, it is recommended to focus on experiences and, according to social conditions and facilities of the nursing community, to implement necessary changes in the curriculums based on this model.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».