Nursing students perspectives and academic performance in anatomy and physiology before, during and after a stability period of COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
The Coronavirus disease 2019 (COVID-19) has dramatically disrupted medical, allied health, and nursing education worldwide. It has created challenges for students and educators by requiring a sudden shift to online teaching and learning activities from didactic, passive teaching and learning. The objective of the present study was to evaluate the impact of these modes of teaching and learning before, during, and after the transition through COVID-19 on the class average and Grade Point Average (GPA) of nursing students taking anatomy and physiology in the first year of nursing. Using the virtual teaching and learning modality, the present study demonstrated that the mean class average of anatomy and physiology midterms and final examinations during COVID-19 (synchronous online teaching) was significantly higher (P<0.001) compared with the pre-COVID-19 (face-to-face (F2F) teaching) class average. However, the class average and GPA were not different between pre-COVID-19 (F2F teaching) and post-COVID-19 (hybrid/flex teaching). Virtual teaching of these subjects also significantly (P<0.001) increased the students’ GPA in anatomy and physiology during COVID-19 compared to before and after the stability of COVID-19. Students’ perspectives on teaching and learning these courses using these teaching modalities indicated that nursing students prefer a synchronous, hybrid mode of learning in anatomy and physiology. The present study demonstrates nursing students’ preference for a synchronous, online and hybrid mode of teaching and learning anatomy and physiology in case of the re-emergence of a new strain of coronavirus after Omicron variant in future lockdown due to the COVID-19 pandemic.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».