The effect of mLearning on motivation in the Continuing Professional Development of nursing professionals: A Self-Determination Theory perspective
Notice bibliographique
Résumé
Mobile learning (mLearning) has gained popularity in recent years, particularly in the clinical setting. mLearning reduces the theory-practice gap by providing relevant information to nurses and boosting clinical skills. Despite the vast majority of work in this area, few studies in nursing have investigated the correlation between motivation and mLearning for continuing practice development (CPD). Motivation is an essential theoretical concept used to explain human motive that is not new in nursing. Understanding the notion of motivation directed towards learning may clarify the role of technology within pedagogy. Additionally, associating motivation and self-determination may be crucial in understanding motivation in professional nursing practice and education. This study determines the effect of mLearning on motivation to enhance CPD in nursing professionals (NP) analysed critically through a Self-Determination Theory lens. Twenty-three qualified nurses working within the clinical area participated by using a specific mobile application on their smartphone to learn nursing related skills. Over three weeks, participants logged in their learning experience, providing an overview of the relationship between motivation and mLearning. The nurses participating in the study found mLearning motivational in the clinical setting and indicated ownership of their learning, suggesting perceived autonomy. Furthermore, the mobile application enhanced nursing practices through gaining competency and fostered team building through interactions with other health professionals in the clinical area, demonstrating relatedness. This work suggests that having ownership of the learning experience fosters motivation through intrinsic and external needs, supporting learning and gaining competency in the clinical area. Also, the need to become competent and share with others further nurtures motivation to learn in the clinical area. Additionally, these findings suggest mLearning features that motivate NP towards clinical development. This study concludes with implications for the scholarship on mLearning for the continual practice development of nurses.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 0,007 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».