Self-Study: A Method for Continuous Professional Learning and A Methodology for Knowledge Transfer
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Clinical nursing instructors must participate in continuous professional learning to maintain competency in nursing practice and in clinical instruction to prepare nursing students adequately for professional practice. The purpose of this research was to examine self-study as a method of continuous professional learning in nursing education. Procedures: A clinical instructor undertook to improve her clinical instruction with regard to five formative assessment strategies illustrated to promote student learning in regular classrooms. She translated and then implemented these strategies in nursing education. This self-study of instructional practice employed a reflective journal and systematic documentation of iterative processes of planning, action, reflection, and decision-making to examine the use of these strategies with nursing students. Findings: Self-study was demonstrated to be effective as an approach for continuous professional learning. Guidance for employing self-study to support a clinical instructor’s professional learning outlines four steps: provoking ideas, describing implementation, reflecting on implementation and the consequences of practice, and making decisions for moving forward. It was found that self-study facilitated the transfer of knowledge about formative assessment from classroom education research to nursing education and supported knowledge transfer from one teaching discipline to another. Conclusions: Self-study was an effective method for personal and professional growth and development pertaining to formative assessment in nursing education. As a methodology, self-study facilitated knowledge transfer between professions. This is the first known self-study of pedagogical practice in clinical 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 | 0,087 | 0,105 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,011 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».