Using a developmental evaluation approach to create a supportive curriculum for first year students
Notice bibliographique
Résumé
Background and objectives: First year students experience a significant transition when entering nursing school. The purpose of this research was to explore first year nursing students’ experiences to enhance and innovate the undergraduate nursing program at a large public Canadian university.Methods: The Faculty of Nursing approached their curriculum redesign process utilizing a Developmental Evaluation (DE) framework. Nineteen first year students participated in semi structured interviews and focus groups where they discussed their personal experiences as well as the perceived strengths and weaknesses of the program. After thematic analysis of the data, recommendations were provided to the faculty administration to guide changes made to the new curriculum.Results: Students appreciated opportunities where they could apply their knowledge to real-world situations. Students also expressed many sources of stress, such as inconsistency within and between courses, differing expectations, content, instruction style, and evaluation. They also voiced that there was a lack of communication and support from the Faculty and identified issues with grading systems.Conclusions: The findings from this study highlighted the need to revise the nursing curriculum to provide more student support and foster a positive student-faculty relationship. The current structure of nursing programs has created competition among students, causing a greater focus on obtaining higher grades than on meaningful learning. Integrated learning with authentic experiences was best received by first year students and provided for a collaborative environment. Finally, the findings from this study highlight the opportunities created by utilizing a DE approach to evaluate and innovate nursing curricula.
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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 | 0,060 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».