Self-directed learning with a modified team-based strategy: A quasi-experimental study
Notice bibliographique
Résumé
Background and objective: Physical assessment skills are not effectively put into practice for nursing students, requiring an improvement in pre-registration programs and planning more tailored training courses for them. More flexibility in teaching methods can thus contribute to self-directed learning. The purpose of this study is to identify the effects of team-based learning when combined with an online teaching platform on self-directed learning compared to inquiry-based learning for junior college nursing students.Methods: In this quasi-experimental study, 103 students completely participated in the Self-directed Learning Instrument test before and after the course. Collected data were analysed using independent t-test and ANCOVA with the statistical package SPSS 21.0 for Windows. Qualitative focus group interviews were conducted after the survey with 14 participants.Results: Compared to the control group, the adjusted mean post-test score for self-directed learning ability was significantly higher in the intervention group. Students also reported that they were quite engaged in completing assignments and team learning activities in classroom, specifically for the group test.Conclusions: The modified team-based learning strategy was useful at engaging students to improve self-directed learning and to satisfy them. Educators are encouraged to integrate online response system technology into their classroom activities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».