Peer-mentees’ challenges in an undergraduate peer-group clinical mentoring programme in a nursing education institution
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical competency and professional growth amongst nursing students is the cornerstone of a nursing education programme. The demanding and complex training of nursing students requires various clinical teaching and learning strategies such as peer-group clinical mentoring. AIM: The objective of this research was to explore and describe the challenges that peer-mentees experience in an undergraduate peer-group clinical mentoring programme in one-specific nursing education institution in the North West Province. SETTING: The study was conducted at a nursing education institution in North West Province. METHODS: A qualitative, retrospective case study research design was used. Two separate World Café sessions following a semi-structured schedule based on Gibbs Reflective Cycle were conducted with 51 peer-mentees who were mentored in clinical practice. Four levels of qualitative thematic data analyses were employed to analyse the data. RESULTS: Five themes emerged from the findings of the study, namely, poor implementation of the peer-group clinical mentoring programme, ineffective undergraduate peer-group clinical mentoring programme, undesirable attitudes of the mentors, mentors unprofessional conduct as well as communication challenges. Ten sub-themes emerged from the findings. Literature control was done to support the findings. CONCLUSION: The findings showed that undergraduate nursing students faced a diversity of challenges in the effective learning and teaching of peer-mentees in a clinical context. Limitations and recommendations of the study were given. Recommendations were given for nursing practice, education and research.
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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 | 0,024 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».