Strategies Used in Canadian Nursing Programs to Prepare Students for NCLEX-RN® Licensure Exam
Notice bibliographique
Résumé
Nursing educators need strategies for preparing students to be successful in the National Council Licensure Examination (NCLEX-RN®). Understanding the educational practices used is an important step in informing curricular decisions and helping regulatory agencies evaluate nursing programs’ efforts to prepare students for practice. This study described strategies used in Canadian nursing programs to prepare students for the NCLEX-RN®. A cross-sectional descriptive national survey was completed by the program’s director, chair, dean, or another faculty member involved in the program’s NCLEX-RN® preparatory strategies using the LimeSurvey platform. Most participating programs (n = 24; 85.7%) use one to three strategies to prepare students for the NCLEX-RN®. Strategies include the requirement to purchase a commercial product, the administration of computer-based exams, NCLEX-RN® preparation courses or workshops, and time dedicated to NCLEX-RN® preparation in one or more courses. There is variation among Canadian nursing programs in how students are prepared for the NCLEX-RN®. Some programs invest considerable effort in preparation activities, while others have limited ones.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».