Nursing Students’ Perception toward Shifting to Online Learning during the COVID-19 Pandemic at Urgent and Planned Situations
Notice bibliographique
Résumé
Background: The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has negatively affected the learning strategies of nursing faculties, causing the temporary lockdown of universities and sudden shift of traditional learning to online learning without prior preparation. As lockdown continues, preparation of educational process for online learning takes place. Aim: We aimed to compare nursing students’ perception toward online learning during the COVID-19 pandemic at urgent and planned situations. Research design: A descriptive study was conducted. Setting: Data were collected at the Faculty of Nursing of Kafrelsheikh University in Egypt. Study subjects: By stratified randomization, we recruited 1004 students who already shifted to online learning during the pandemic and divided them into the urgent and planned situation groups (502 per group). Tools: Two tools were utilized: students’ technical-related data and students’ perception toward online learning, benefits, and possible challenges. Results: A statistically significant difference in nursing students’ perception toward online learning (χ2 = 356.215*, p < 0.001*) between the periods of urgent and planned situations, approximately one-quarter (20.7%) of the urgent group compared with the majority (80.3%) in the planned group had a positive overall perception. Conclusion: Nursing students’ perception during the period of planned online learning was better than that during the period of urgent online learning. Recommendations: We recommend introducing the latest innovations of online learning for both theoretical and practical lectures, including 3D virtual learning environment for practical lectures.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».