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
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle