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Enregistrement W4200485863 · doi:10.5430/jnep.v12n5p8

Blended learning in a health assessment course: A mixed-methods study

2021· article· en· W4200485863 sur OpenAlexvenueno aff
Sara Hallowell, Tomeka Dowling

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Education and Practice · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth Education and Validation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical educationBlended learningFace-to-facePsychologyPerceptionCourse (navigation)Qualitative researchQualitative propertyNursingMedicineMathematics educationComputer scienceEducational technologyEngineeringSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: The purpose of this study was to get students’ perceptions about changes made to the health assessment course delivery format from face to face to blended learning (BL). Health assessment is a foundational course in nursing undergraduate programs. Research has suggested that students have high levels of satisfaction with a blended learning format.Methods: A survey was used to gather students’ perceptions about changing a health assessment course from face-to-face delivery format to a blended learning format. All second year BSN students who were registered for the course (N = 88) were invited to participate in the survey at the end of the semester.Results: Most students in this study preferred face to face course delivery. Qualitative results were grouped together into themes: 1) Engagement, 2) E-learning tool, and 3) Confidence. Opinions were mixed concerning the e-learning materials that were used. Overall, students felt they were confident in their assessment skills as they prepared to enter the clinical environment.Conclusions: Findings from this study will impact methods of teaching health assessment and other nursing courses in the future.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,792
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,206
Tête enseignante GPT0,657
Écart entre enseignants0,451 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
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