Interactive Video Technology as A Mode of Teaching: A Qualitative Analysis of Nursing Students’ Experiences at A Higher Education Institution in Namibia
Notice bibliographique
Résumé
Interactive video technology (IVT) remains one of the common modes of teaching utilised by various higher education institutions (HEIs) across the globe with an aim of catering to ever-increasing educational demands. The objectives of this study were to explore and describe the experiences of nursing students on the use of IVT as a mode of teaching General Nursing Science with a view to describing the aspects that affect their learning. The study was conducted at one of the satellite campuses of an HEI located in north-eastern Namibia. In this study, a qualitative, exploratory and descriptive design was used. A total of fifteen nursing students from the Faculty of Health Sciences in the School of Nursing, purposively selected from the population of fourth-year nursing students who were taught via IVT, participated in the study. Data were collected using semi-structured interviews and analysed by means of content analysis. Three main themes subsequently emerged: nursing students experienced the IVT as a beneficial mode of teaching; the use of IVT as a mode of teaching resulted in certain negative experiences for nursing students; and the presence of certain strategies that strengthen IVT as a teaching mode. The study identified both positive and negative student experiences resulting from the use IVT as a mode of teaching. It was therefore concluded that the School of Nursing should continue to use IVT as a mode of teaching, but should put certain interventions in place to strengthen it and to make the learning environment more favourable for students.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».