The use of block and integrated practicum structures within employer-sponsored pre-registration nursing programmes: A Critical Realist study
Notice bibliographique
Résumé
This study, underpinned by Critical Realism, explores the use of block and integrated placement frameworks within employer-sponsored pre-registration nursing programmes at a United Kingdom university. Digitally recorded, commercially transcribed semi-structured interviews involving four stakeholder groups (employers, students, mentors, and practice tutors), were exposed to qualitative content analysis, and yielded four common themes; connectedness, role transition, carer work and difference. Most respondents perceived the block model as being more effective in promoting connectedness, facilitating role transition, and mitigating against perceived difference; although use of the integrated model was considered more desirable for services having to release these students from carer work. Results also highlight various factors which may influence the most appropriate choice of practicum model, including individual student characteristics, the service in which learners undertake their non-registrant care work, the nature of the placement and mentor autonomy within their clinical role. Congruent with the principles of Critical Realism, efforts to establish potential underlying causative mechanisms associated with practicum experiences are underway and currently involves scrutiny of these results against key features of the Theory of Human Relatedness. Furthermore, a regression analysis to identify the statistical relationship between the placement model completed by two national cohorts and retention rates/degree classifications is in progress. This combined work contributes to the extremely limited body of knowledge in an important area of curriculum design within nurse 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 | 0,022 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,011 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».