Undergraduate nursing students' perceptions of active learning strategies: A focus group study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Active learning strategies have been identified as promoting critical thinking, strengthening clinical reasoning, and supporting the transfer of theoretical knowledge to practice amongst nursing students. AIM: This study aimed to understand the undergraduate nursing students' perceptions of the active learning strategies being used in the classroom and to identify critical elements within their learning spaces which contribute to their learning. DESIGN: Qualitative, focus group study. SETTING: A four-year undergraduate baccalaureate nursing program in the Middle East. PARTICIPANTS: 50 undergraduate nursing students selected through purposive and snowball sampling participated in the study. METHODS: Five focus group sessions were conducted with 10 participants in each session. Data collected from the discussions were transcribed and thematically analyzed and aligned with the Taxonomy of Significant Learning. RESULTS: Study results show that undergraduate nursing students affirm that the use of active learning strategies supports the acquisition of foundational understanding, application and integration of knowledge, caring about the learning process, learning to learn, and the human dimension of learning. Participants also identified how best active learning strategies should be utilized and aspects of learning spaces that promote learning. CONCLUSIONS: Although the use of active learning strategies positively enhances the learning process, it is important to ensure that strategies are intentionally integrated into the classroom and aligned with the expected learning outcomes. Considerations of the learning space used are also of importance.
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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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».