Nursing faculty perceptions of preparation and support for effective online teaching
Notice bibliographique
Résumé
Background: The steady growth of online education has resulted in the need for more faculty. Faculty have an integral role in creating the structure, processes and environment for effective student learning and, thus, require preparation and support to effectively perform this new role. As nursing programs expand capacity with online course delivery, the author found limited research on faculty perceptions of preparedness for teaching online. The purpose of this study was to explore faculty perspectives of teaching nursing content online in prelicensure baccalaureate nursing programs. In this article, the focus is on one specific aspect of the study, that is, the data that sought a deeper understanding of how prepared nursing faculty perceived they were and supports they needed for effective online teaching.Methods: The exploratory-descriptive, mixed-methods study design was based on document analysis, an online survey completed by 32 faculty (53.3%) and interviews with 16 faculty in a representative sample of 13 Ontario Colleges.Results: Institutional and faculty supports related to all best teaching practices. More faculty received an orientation to technology compared to the pedagogy of teaching online and experienced some challenges with these supports.Conclusions: Much more time was required for online teaching for which faculty should be compensated in workload assignments. Findings suggest that both technological and pedagogical training be integrated to faculty development programs and faculty be engaged in these programs prior to teaching online.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».