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Enregistrement W3143545548 · doi:10.5430/jnep.v11n7p78

E-learning in nursing education in Rwanda: A middle-range theory

2021· article· en· W3143545548 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Education and Practice · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueE-Learning and COVID-19
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrounded theoryNurse educationNursingContext (archaeology)Information and Communications TechnologyPsychologyPedagogyMedical educationSociologyMedicinePolitical scienceQualitative researchSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The rapid development of technology has compelled tertiary institutions to devise innovative teaching strategies to meet the students’ needs and market’s demands. Recently, the Covid-19 pandemic is forcing educational instructions to shift from in-person to online learning. E-learning is one of the areas advancing rapidly and which provide promises in nursing education. The aim of this study was to develop a middle-range theory to guide the utilisation of an e-learning platform in nursing education in the context of Rwanda.Methods: A grounded theory approach, following Strauss and Corbin, was used. The study population included nurse educators, nursing students, Information and Communication Technologies (ICT) managers, and experts in e-learning and nursing education. The sample size consisted of 40 participants. Data were collected using in-depth interviews, focus group discussion and document analysis. Data analysis was guided by Strauss and Corbin’s grounded theory framework, which facilitated the middle-range theory development.Results: Implementation of e-learning in nursing education emerged as the central concept in this model. E-learning was viewed as a mechanism to advance the country’s political agenda to integrate technology in higher education, a tool to widen access to nursing education, a student-centred approach, and blended learning. The implementation of e-learning was facilitated by catalyst agents such as institutional support, e-readiness, partnerships and collaboration, policies and regulations, effective working learning management system, and bridging the digital divide. Integration of e-learning in nursing education was expected to improve nursing education quality and increase competent nurses and midwives graduates.Conclusions: This study highlights the importance of e-learning in nursing education. The adoption of the innovative, technology-enabled nursing education models would augment capacity to scale up nursing and midwifery education, enhance the quality and relevance of training, and adopt equity-focused policies. This model is a tool to facilitate the establishment of a supported network learning space in nursing education in a fluid and dynamically changing nursing practice context.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,707
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,449
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