Blended learning versus face-to-face learning in an undergraduate nursing health assessment course: A quasi-experimental study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Blended learning, which integrates face-to-face and online instruction, is increasingly being adopted. A gap remains in the literature related to blended learning, self-efficacy, knowledge and perceptions in undergraduate nursing. OBJECTIVES: To investigate outcomes of self-efficacy, knowledge and perceptions related to the implementation of a newly blended course. DESIGN: This was a quasi-experimental pre-post test design. SETTING: This study was conducted at an undergraduate university in Alberta, Canada. PARTICIPANTS: A total of 217 second-year undergraduate nursing students participated and 187 participants completed all study components. METHODS: A convenience sampling method was used. Data were collected at the start and end of the semesters. Data were analyzed using descriptive and inferential statistics using R(3.4.3) and R-Studio(1.1.423). RESULTS: There were no significant differences in self-efficacy scores between groups or in the pre-post surveys (p > 0.100) over time. There was no significant difference in knowledge between the blended online and face-to-face groups (p > 0.100). For students in the blended course, perceptions of the online learning environment were positive. CONCLUSION: Blended learning has the potential to foster innovative and flexible learning opportunities. This study supports continued use and evaluation of blended learning as a pedagogical approach.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».