Impact of the COVID-19 pandemic on the nursing students' education in a public university in Colombia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To explore the impacts of the COVID-19 pandemic on nursing student education in one public university in Medellin, Colombia. METHODS: This descriptive qualitative study used content analysis to address the following questions: (1) How has the COVID-19 pandemic impacted nursing education at the University of Antioquia? (2) What were the most important challenges experienced by nursing students? (3) What was most supportive for the students during the pandemic? and (4) What were the potential opportunities and lessons learned related to nursing education? Data were collected virtually through individual online interviews with 14 undergraduate nursing students and analysed using qualitative content analysis with constant comparisons. RESULTS: Four main categories of findings related to the experience of undergraduate nursing students during the COVID-19 pandemic were identified: (1) transitioning to online learning, (2) managing the digital world, (3) impacts on clinical training, and (4) work-related stressors. Key challenges included home environments that were not conducive to learning, reduced social interactions with peers and faculty, accessing technology required for online education and insufficient preparation for clinical practice. Family members and university-provided resources were important sources of student support. Whereas the pandemic limited opportunities for hands-on clinical training, the shift to online learning allowed for the development of skills related to informational technologies and telehealth. CONCLUSIONS: Undergraduate students at the University of Antioquia identified significant barriers to learning during the COVID-19 pandemic restrictions and transition to online learning, as well as new opportunities for the development of digital skills among both students and faculty.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».