Impact of the COVID-19 Pandemic on Nursing Students’ Clinical Learning Experiences in British Columbia: The Student Perspective
Notice bibliographique
Résumé
The clinical learning environment is where nursing students gain knowledge, practice skills and become socialized into the nursing profession. Traditionally, in Canada, the clinical learning environment takes place hospital and community settings. The COVID-19 pandemic required quick thinking by nursing faculty to replace on-site clinical hours. Given the quick change-over, there was minimal consideration given to nursing students’ perspectives in the planning stages. This study aimed to investigate nursing students’ experience in the clinical learning environment before and during the COVID-19 pandemic. The perceived quality of students’ learning experiences was assessed using the Clinical Learning Environment, Supervision and Nurse Teacher (CLES+T) Scale (Saarikoski et al., 2008) and open-ended questions to corroborate quantitative findings. Undergraduate baccalaureate nursing students from nine schools of nursing in British Columbia, Canada, completed an online validated survey about their different clinical learning experiences. Paired t-tests were conducted, revealing no statistically significant difference in nursing students’ perceived quality of their experiences before and at the height of the COVID-19 pandemic in March 2020. Quantitative and qualitative findings highlight the importance of the clinical instructor in nursing students’ clinical experiences. Our findings are valuable as nursing faculty continue to navigate opportunities for learning in the clinical learning environment as COVID-19 continues to evolve.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».