Expanding the faculty capacity to help meet the increased national demand resulting from the addition of nursing informatics in the baccalaureate program: A Philippines experience
Notice bibliographique
Résumé
With the increasing use of technology in health care and the inclusion of nursing informatics in the revised baccalaureate nursing program in the Philippines, there is a need to increase the number of faculty who can competently and confidently teach the course. This paper reports on the planning, development, implementation and evaluation of a professional development program, entitled “Teaching Nursing Informatics”, an eight-week course offered via distance learning using synchronous and asynchronous modes. Topics included concepts and theories that influenced the rise of nursing informatics, its metastructures, classification systems, system planning and design, data mining, population health and precision medicine, decision support, electronic medical records, point of care technologies, and other related topics. The course was taught using problem-based learning to help critically analyze real system and process issues that can be mitigated by nursing informatics concepts and technologies. Using project management principles, educator-participants developed group projects to integrate and demonstrate lessons learned in the program. The pedagogical approaches used were deemed effective and appropriate that course participants gave it high marks and positive feedback. Some challenges and opportunities in terms of content, pedagogy, and technology were also highlighted as factors that influence program outcomes. Teaching Nursing Informatics, offered through open and distance learning, can be replicated locally and globally. It is a viable and practical model that increases faculty capacity, confidence, and competence in educating nurses and nursing students in the fundamentals and applications of nursing informatics to enhance their professional practice and ability to provide safe patient care.
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 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 | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».