Learning on the periphery: A pilot study of an undergraduate nursing student communities of practice model
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Nursing shortages have led to an increased student nurse education and a greater need for work integrated learning among limited health services. A Communities of Practice student placement model was developed to address this deficit, while facilitating greater peer-to-peer learning, and incidental, yet essential, support and learning between junior and senior students. An exploratory study was undertaken to examine the experiences of key stakeholders, students and clinical staff regarding the Communities of Practice model.Methods: After implementation interviews were conducted with six (n = 6) students and three (n = 3) nursing staff, two (n = 2) nurse managers, and one (n = 1) clinical educator. Interviews examined the benefits and challenges of the new model, while further guiding its refinement. Interview data were analysed thematically.Results: The Communities of Practice student placement model, although met with initial hesitancy, was indicated to be a positive learning experience for all participants. Specifically, five key themes emerged, including increased support for junior students, extended learning among senior students, unexpected discoveries for staff and students, workload decision-making and implications for staff, followed by the need for adaptability and further insights to modify the model.Conclusions: The study demonstrated the capacity to increase student placement numbers, while effectively increasing the level of support, mentorship, and learning among students, and assisting nurses in their roles. Overall, the model has also been suggested to offer the near-peer support desperately needed for junior students, while at the same time, offering more senior students the foundation upon which to develop their leadership skills.
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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 | 0,015 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».