Exploring Diverse Teaching Models for Enhancing Nursing Students' English Language Proficiency: A Blended Learning Perspective
Notice bibliographique
Résumé
The present study examines the efficacy of blended learning models in enhancing nursing students’ proficiency in the English language. It is challenging to come across comparative studies that assess the effectiveness of blended learning models in advancing the English language skills of nurses. However, the experimental study includes five groups, and each group has gone through five different instructional models of teaching. The first experimental group received instruction through the rotation model; the second experimental group received instruction through the flex model; the third experimental group received instruction through the self-blend model; the fourth experimental group received instruction through the enriched-virtual model; and the fifth group which served as control group received instruction through the communicative language teaching approach. A total of one hundred and fifty participants were selected through random sampling from Aligarh Muslim University, India. The data were gathered using pre- and post-tests administered before and after the intervention of these models using the standardized general English test (TOFEL). The repeated measure ANOVA revealed that each group manifested significant advancement in nurses' English language skills. Nevertheless, the rotation model demonstrated superior performance in enhancing nurses' English language skills in comparison to the other groups. The findings of the study hold pedagogical significance for those who are responsible for designing curricula, developing training programs for future nurses, producing materials, and all other persons who are involved in nursing education.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».