Supporting Canadian Nursing Students to Write the NCLEX-RN Exam: A Three-Phased Mixed Methods Descriptive Design
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In 2015, the College of Nurses of Ontario, replaced the Canadian Registered Nurse Examination with the NCLEX-RN exam as entry-to-practice. Faculty in a college-university partnership searched for products to provide nursing students with focused practice in writing exams modelled on the Canadian NCLEX-RN test plan. PURPOSE: The aim of this three-phased evaluation study was to test and validate NCLEX-RN exam preparation materials newly developed for the Canadian context. METHODS: A mixed methods descriptive design was used to capture subjective perspectives and objective measures. After ethical approval was obtained, 13 students assessed the e-learning platform's usability. Eight faculty/clinical experts assessed the content validity of materials using a content validity index (CVI) at both item (I-CVI), and scale (S-CVI) levels. Lastly, 72 completed tests served as the basis for assessing psychometric properties of selected test items. RESULTS: Materials were assessed as useful and easy to use and navigate. I-CVIs ranged between 0.5 to 1.0 with none falling below 0.5 while S-CVIs were above the standard for acceptability of greater than 0.8 with none falling below 0.9. Overall test reliability measured by the Kuder-Richardson formula was 0.73. Many items assessed for difficulty (64%) showed a proportion of correct responses within desired ranges, and most point-biserial indices ranged from fair to very good. CONCLUSION: Strong evidence supported the usability and content validity of the materials assessed. Item difficulty and discrimination analyses were within acceptable ranges. Suggestions for improvements were offered. Predictive analysis should form the basis of future research in this area.
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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 | 0,035 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».