The development of a blended emergent research training program for clinical nurses (Part 1)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Nursing research training is important for the improvement of nursing research competence of clinical nurses. High-quality development is crucial for a good nursing research training program. Therefore, the objectives of this study are: (1) To develop a blended emergent research training program for clinical nurses based on a needs assessment and related theoretical framework; (2) To describe and discuss the uses and advantages of the ADDIE model (Analyze, Design, Develop, Implement, Evaluate) in the instructional design and potential benefits of the blended emergent teaching method. Methods This intervention development study adopted mixed-methods design. The ADDIE model (Analyze, Design, Develop, Implement, Evaluate) was followed to develop the research training program for clinical nurses based on the limitations of current nursing research training programs, the needs of clinical nurses, and the theoretical foundation of blended emergent teaching. Results In this study, a theoretical framework of blended emergent teaching was constructed to provide theoretical guidance for the development of training program. Following the ADDIE model, a blended emergent research training program for clinical nurses to improve nursing research competence was developed based on the needs of clinical nurses and the theoretical framework of blended emergent teaching. Conclusions The nominal group technique could effectively identify learners’ common needs and priorities. The ADDIE model is a valuable process model to guide the development of a blended emergent training program. Blended emergent teaching is a promising methodology for improving the learner’s learning initiative and educational outcomes. More empirical studies are needed to further evaluate the blended emergent teaching to promote the development of related theories and practice in nursing education.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».