Innovation in clinical learning: The AM/PM model
Notice bibliographique
Résumé
Objective: A primary goal in clinical learning is to apply nursing knowledge and skills learned in the classroom to clinical. While benefits to learning in clinical are evident, this experience is not without challenges, which often relate to coordination of the learning experience. The AM/PM model, an innovative clinical learning model, was developed in response to scheduling challenges that impacted learning.Methods: A Bachelor of Science in Nursing program at a state university in the western region of the United States was using a 12-hour biweekly shift schedule for clinical rotations. This schedule negatively impacted learning. Thus, a 6-hour weekly (AM/PM) clinical learning model was developed and implemented to address barriers in clinical learning, using Lewin’s Theory of Change as the theoretical framework and as a guide to achieving the desired change. Standardized examination performance was used as a measure of success to evaluate summative learning.Results: Clinical learning was improved as a result of implementing the AM/PM model. Nursing students had more opportunity to develop critical thinking, clinical judgment, and communication skills. Learning outcomes measured by standardized exam scores increased for the AM/PM groups.Discussion and conclusions: The AM/PM model, in comparison to other traditional clinical models, was successful in providing experiences to support critical thinking, clinical judgment, and improved learning outcomes. Using Lewin’s Theory of Change as a theoretical framework to guide implementation of the AM/PM model supported all key stakeholders in adapting to the change, ultimately supporting nursing student learning.
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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 | 0,009 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».