Make writing a daily habit: An evaluation of an educational intervention to improve writing self-efficacy among DNP students
Notice bibliographique
Résumé
Background and objective: Doctorate of Nursing Practice (DNP) students are trained to integrate both clinical care and evidence-based research in order to bring together science with application. However, the educational pathways in DNP programs can be problematic, especially with regards to scholarly writing. While several interventions have been utilized for DNP students, the results show that the intervention(s) used should be tailored to the specific student body being served. However, limited evidence exists regarding the effectiveness of tailored interventions on improving central concepts such as writing self-efficacy. Given these differences in the design and delivery of the DNP curricula, we created a tailored educational-writing curriculum for new DNP students at a medium-sized academic medical center in a Southern state.Methods: We assessed changes in writing self-efficacy over the three measurement intervals using linear mixed effects modeling to account for within-student clustering of writing self-efficacy scores over time.Results: Baseline scores of writing self-efficacy improved immediately after the workshop (Timepoint 2 – immediate post-test) and a full semester later (Timepoint 3 – semester post-test). However, we observed no statistically significant difference between Timepoint 2 (immediate post-test) and Timepoint 3 (semester post-test).Conclusions: We saw a significant benefit in writing self-efficacy among incoming DNP students from baseline scores. The tailored format and integration of real-life anecdotal feedback from faculty may have been fundamental to creating an increase in writing self-efficacy among students—a concept foundational to student, and possibly professional, nursing success.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».