The lived experience of a nursing course failure
Notice bibliographique
Résumé
Background and objective: Nursing remains one of the fastest growing occupations according to the Bureau of Labor Statistics. Factors contributing to the ongoing nursing shortage including too few nursing faculty, limited clinical space, and sluggish growth in nursing program enrollment/capacity. Although most nursing programs are under pressure to accept as many qualified applicants as possible, as recently as 2019, U.S. nursing programs reported turning away over 91,000 qualified applicants due to insufficient faculty and classroom and clinical space. Because each spot in the program is valuable - the ability to help all students from admission through to graduation is critical. The purpose of this study was to identify the lived experience of students who had failed a nursing course. The information gathered from this group of students will enable nursing faculty to develop methods to help decrease failure for future students.Methods: This qualitative descriptive study utilized a phenomenological framework to determine the lived experience of baccalaureate nursing students who failed a nursing course. Semi-structured interviews were conducted during the summer and fall of 2021. Results: Literature reports numerous challenges of nursing school including difficulty maintaining a balance between life and studies. The findings reveal students may need additional help from faculty while navigating that balance. The findings of this study revealed four themes: student academic challenges, personal life events, testing difficulties, and coping with the aftermath of a course failure.Conclusions: Early identification of students at-risk for a nursing course failure and implementation of success strategies may decrease the incidence of nursing course failure. Recommendations are included.
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,019 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».