Gamification: A pedagogical strategy for generation Z nursing students
Notice bibliographique
Résumé
Background: Nurse educators must develop teaching strategies to meet the growing needs of healthcare and engage Generation Z nursing students. Gamification based learning activities, such as educational escape rooms, combine multiple modalities that appeal to the current generation of nursing students. Educational escape rooms have the potential to improve teamwork and achievement of learning outcomes among nursing students. However, few studies have been done to identify nursing student perception of the educational and teambuilding value of these activities. Methods: A longitudinal exploratory study was conducted to determine baccalaureate nursing student perceptions of the value of team-based escape rooms as an educational tool and compare self-reported teamwork scores after completing a series of escape activities. Students were recruited from a baccalaureate nursing course to participate in five escape room activities and asked to complete anonymous online surveys to determine perceptions of educational value and teamwork after each activity.Results: A total of 33 participants responded positively to educational escape rooms with 100% of participants stating they would recommend this activity to others. Teamwork assessments were also positive with improvement as the study progressed.Conclusions: Educational escape rooms are an appropriate tool for nurse educators today that students value and enjoy. The use of escape rooms in nursing education engages students in learning while also improving teamwork.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».