Atributos explorados en tutores clínicos para conducir el aprendizaje práctico del estudiante de enfermería
Notice bibliographique
Résumé
Introduccion : la mentoria en formacion de estudiantes de enfermeria en ambientes clinicos es reconocida en paises anglosajones como Canada, Reino Unido ( Nursing Midwifery Council ) Espana e Italia, donde es identificada como problematica de la profesion, por debilitarse el tutelaje de estudiantes en escenarios de formacion practica. Objetivo : Describir atributos que perciben tutores clinicos de enfermeria para conducir el aprendizaje formativo en practicas clinicas. Metodos : Estudio descriptivo, exploratorio. Las unidades de analisis fueron tutores de dos unidades academicas de universidades chilenas, temporalidad del estudio, marzo 2018 a noviembre 2019. Para seleccionar los participantes se opto por muestreo homogeneo; activo hasta obtener saturacion muestral y suficiencia de informacion. Se incluyeron al estudio enfermeras asistenciales, contratadas por universidades, con mas de tres anos como tutores; se excluyeron, academicos supervisores de practicas, que son parte del cuerpo de escuelas de enfermeria de ambas universidades. El trabajo de campo inicio con vagabundeo; se crearon mapas sociales y temporales para primeros acercamientos a los participantes. Para recoger la informacion, se uso tecnica de grupos focales. Se respetaron exigencias y principios eticos de estudios con seres humanos. Resultados : Los tutores perciben que una buena practica se inicia con proyeccion y proximidad de universidad con hospital, destacan necesidad de formacion para su accion de mentoria con estudiantes, influenciada por condiciones favorecedoras del clima de aprendizaje del entorno clinico. Conclusiones : Cinco subcategorias configuran atributos de tutores para conducir practicas clinicas: desarrollo del plan de estudio, planificacion de tutoria, entorno de aprendizaje clinico, supervision de practica y pensamiento cientifico-reflexivo.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».