Utilization of Nursing Education Progressive Web Application (NEPWA) Media in an Education and Health Promotion Course Using Gagne’s Model of Instructional Design on Nursing Students: Quantitative Research and Development Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: concept could support the learning processes of nursing students. Nonetheless, it is still necessary to conduct further research on its potential as an information media that supports learning using 1 of the mobile learning methods. OBJECTIVE: This study aims to develop and use the Nursing Education Progressive Web Application (NEPWA) media in an education and health promotion course for nursing students. METHODS: This is a research and development study aimed at developing the NEPWA media using the Analyze, Design, Develop, Implement, and Evaluate approach and a quantitative research with descriptive and pre-experimental 1-group pretest-posttest design conducted in the Study Program of Nursing Sciences, Faculty of Health Sciences, Muhammadiyah University of Surakarta. A total of 39 nursing students in their second year of undergraduate studies participated in this study. A pretest-posttest design was used to measure any changes in the dependent variable, whereas a posttest design was used to measure any changes in the independent variables. RESULTS: <.001; 95% CI 23.88-33.14). In terms of student satisfaction with the learning process using Gagne's model of instructional design, most of the students were satisfied, with a mean score of ≥3. In addition, the results of the measurement using the System Usability Scale on the NEPWA media showed that NEPWA has good usability and it is acceptable by users, with a mean score of 72.24 (SD 8.54). CONCLUSIONS: The NEPWA media can be accepted by users and has good usability, and this media is designed to enhance student knowledge.
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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 | 0,009 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».