Students and teachers’ perception of an effective clinical nurse teacher characteristics: A comparative study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study aims to determine the level of perception of nursing students and teachers on the effective clinical nurse teacher characteristics and find if there is a significant difference between the level of perception of nursing students and teachers according to their demographic features. Methods: This study employed a descriptive - comparative design. Simple random sampling was undertaken and a questionnaire developed by Brown (1981) was utilized in gathering information from the participating 244 nursing students and 46 teachers as respondents. Frequency, percentage, t-test, F-test in Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) version 22 was used in the analysis of data.Results: Most of the participating nursing students in the study are aged 18-22-year-old, female, and unmarried while most teachers were more than 46-year-old, female, and married. Among the three indicators of effective clinical teacher characteristics, the teachers consider professional competence, relationships with the students’ most important, and personal attributes as very important while the nursing students perceived all as very important. A significant difference exists in the level of perception of both groups of respondents on different indicators. However, in certain demographic profile, specifically gender and marital status there seem to be no significant difference but it exists with age.Conclusions: Both nursing students and nurse-teachers perceived that an effective clinical teacher characteristic has a significant influence on the clinical learning course of students. The perception varies significantly with age and this would suggest that as the nurse grows older and gain more experience his/her perceptions matures.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».