When online learning becomes compulsory: Student nurses’ adoption of information communication technology in a private nursing education institution
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Integrating the use of information communication technology (ICT) in nursing curricula when preparing student nurses for the digital health future such as the sudden online learning as a result of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic is vital. However, when student nurses in a South African private nursing education institution, struggled to complete obligatory online learning courses, nurse educators had to search for solutions. OBJECTIVES: To explore the barriers and enablers for ICT adoption by a diverse group of student nurses in a private nursing education institution in the Free State Province. METHOD: Following a qualitative, explorative, interpretive-descriptive design, student nurses were invited to participate. Based on all-inclusive, purposive sampling with inclusion criteria enabled selecting, a total of 17 participants who took part in three focus groups and written narratives. Transcribed interviews underwent thematic analysis with co-coder consensus. The study adhered to strategies to enhance trustworthiness. RESULTS: Students shared their views related to ICT and online learning within their theory and practice training. Student nurses held positive, negative and contrasting views of ICT adoption and online learning. Actions to master ICT adoption and online learning are highlighted. Information communication technology brings a challenging interdependence between nurses and technology. CONCLUSION: Integration of ICT into nursing programmes is important. The enablers and barriers to ICT are described. Expose students to different technologies, especially using smart phones to search for (academic/non-academic) information. The adoption of ICT should enhance the learning process and facilitate deep learning. Students preferred online learning for self-assessment and described how they tried to master ICT and online learning. Information communication technologies in the clinical setting highlight the challenged interdependence between nurses and technology. Context-specific recommendations are proposed.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».