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Enregistrement W4380876955 · doi:10.17483/2368-6669.1379

Nursing Students Desire to Belong in Online Learning Environments. Part 1: A Mixed-Methods Study

2023· article· en· W4380876955 sur OpenAlexaffvenue
Janet Montague, Roya Haghiri‐Vijeh, Joyce Tsui, Michelle Connell, Lynda Atack

Notice bibliographique

RevueQuality Advancement in Nursing Education - Avancées en formation infirmière · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensCentennial CollegeCanadian Nurses Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DeclarationOnline learningPandemicNurse education2019-20 coronavirus outbreakNursingPsychologyMedical educationMedicineComputer scienceMultimediaVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: In early 2020, due to the declaration of the COVID-19 pandemic, many educational institutions significantly modified their learning environments from in-person classrooms to online delivery to ensure the continuity of education and limit the spread of the virus. Understanding how undergraduate nursing students experience belonging during this drastic shift to online learning is an area of inquiry that has a limited amount of research. Purpose of the Study: The goal of this study was to describe nursing students’ sense of belonging in an online learning environment as well as identify strategies and supports to foster their sense of belonging. Methods: An explanatory sequential mixed-methods design with two phases was used for this study. In phase 1, the focus of this paper, we used a mixed-methods approach. The quantitative component consisted of an online survey and the qualitative component was the three open-ended questions included as part of the survey. Participants were third-year nursing students from a collaborative nursing degree program who had recently transitioned from the college to the university site and were currently taking all courses online as a result of the COVID-19 pandemic. Results: This paper reports on phase 1 of the study conducted in April 2021. The survey data were analyzed using descriptive statistics and the three open-ended questions were analyzed using thematic analysis. Conclusions: As more educational institutions continue with online courses during the pandemic and post-pandemic, the findings from this study will provide valuable information as to the factors that foster or hinder nursing students’ sense of belonging in an online learning environment. These findings will also assist in contributing to the development of creative teaching modalities and pedagogies which can help to enhance the quality of student learning experiences and their sense of belonging in online learning environments.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,772
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,101
Tête enseignante GPT0,559
Écart entre enseignants0,458 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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