Effect of Lecture versus Jigsaw Teaching Strategies on Maternity Nursing Students' Attitudes and Academic Achievement
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The teaching-learning process is actively engaged in by maternity nursing students through the cooperative learning method known as "jigsaw learning." It also enables them to interact and participate in maternity nursing courses. The study's objective was to compare the att maternity nursing students' attitudes and academic performance in lecture and jigsaw teaching methods. Research Design: A quasi-experimental study design was used. Research Setting: The study was conducted at the Technical Institute of Nursing, Kafer El-Sheikh Governorate, Egypt, during the course entitled "Maternity Nursing." Sampling: A convenience sample of nursing students in the 3rd level and 2nd years was recruited. Number = 160 was categorized into two groups: control group (80) "lecture group" and study group (80) "jigsaw group". Tools: The data was gathered using four tools: 1. self-administered questionnaire, 2. student’s knowledge assessment tool (pre-posttest), 3. Likert attitude scale to assess the student’s attitude toward the teaching strategy, 4. Students' Opinion Sheet. Results: There Both groups had a significant difference in the student’s achievement (post and follow-up written exams). The students' theoretical achievement in maternity nursing lectures was higher in the study groups than in the control group on the post and follow-up exams. Students in the study group exhibited a more positive attitude concerning the teaching strategy than the students who were in the control group. Conclusion: Maternity nursing students' attitudes and performance during the course are improved by using the jigsaw learning strategy. Recommendations: Use the jigsaw learning strategy as a teaching strategy in all academic nursing courses.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».