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Enregistrement W3130376631 · doi:10.1111/nin.12407

Writing activities and the hidden curriculum in nursing education

2021· article· en· W3130376631 sur OpenAlexaffabout
Kim Mitchell, Diana E. McMillan, Michelle Lobchuk, Nathan Nickel

Notice bibliographique

RevueNursing Inquiry · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInnovative Education and Learning Practices
Établissements canadiensManitoba Beekeepers' AssociationManitoba HealthHealth Sciences CentreUniversity of ManitobaRed River College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumPrivilege (computing)Hidden curriculumContext (archaeology)PedagogyPsychologyNurse educationHolismQualitative researchFocus groupMathematics educationSociologyMedical educationMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nursing programs are complex systems that articulate values of relationality and holism, while developing curriculums that privilege metric-driven competency-based pedagogies. This study used an interpretive approach to analyze interviews from 20 nursing students at two Canadian Baccalaureate programs to understand how nursing's educational context, including its hidden curriculums, impacted student writing activities. We viewed this qualitative data through the lens of activity theory. Students spoke about navigating a rigid writing context. This resulted in a hyper-focus on "figuring out" the teacher with minimal focus on the act of writing. Students used a form of behavioral "code-switching" to maximize their grade while considering how their "valuing" of the assignment fit within their writing motives. Hidden curriculum messages taught students that academic success was assured whether their writing mirrored instructor preferences. Instructional practices of rigidity reinforced unequal social conditions for some minority students. Faculty can counteract the impact of the hidden curriculum through encouragement of choice and independent thinking about writing activities. Acknowledging power relationships and their influence on how students navigate writing assignments and nursing discourse may relieve pressures on students who fear penalties for countering norms and result in a more flexible learning environment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,011
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,382 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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