Effects of Simulation-Based Practice Education on Learning Satisfaction, Immersion, and Self-Efficacy of Nursing Students
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to understand the effects of simulation-based practice education on learning satisfaction, immersion, and self-efficacy. Using the method of one-group pretest-posttest experimental research, this study selected total 70 nursing students (3rd year) as research subjects. The final research subjects were total 63 students excluding seven people with insufficient responses. From March to April 2021, total eight sessions of simulation practice education (4 hours per session) were conducted once a week. In the effects of the program, the immersion, learning satisfaction, and self-efficacy were measured. Using the SPSS Window Version 25.0, the immersion, learning satisfaction, and self-efficacy were analyzed through the mean, standard deviation, and paired t-test. In the results of this study, the learning satisfaction (t=-2.06, p=.003), immersion (t=-10.61, p<.001), and self-efficacy(t=-2.31, p= .024) were statistically significant. In the results of analyzing the correlations of immersion, learning satisfaction, and self-efficacy after the simulation practice education, the learning satisfaction showed significantly positive correlation with immersion (r= .647, p<.001). The immersion also had positive correlation with self-efficacy(r= .438, p<.001). The results of this study verified the improvement of immersion, learning satisfaction, and self-efficacy of nursing students after the simulation-based practice education. Thus, it would be necessary to develop the educational contents for various subjects, and also to expansively apply the simulation practice education.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».