Raising nurse educators’ awareness regarding caring pedagogical relationships’ barriers to foster inclusive simulation settings: Insights from a phenomenological study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The purpose of this paper was to shed light on the main barriers to caring pedagogical relationships within simulation centers from the perspective of nursing students and offer targeted strategies to reduce these barriers. BACKGROUND: A caring pedagogical relationship is a powerful strategy to foster students' learning within simulation settings. However, the development of this relationship could be hindered if nurse educators are not aware of its barriers. Hence, this could affect students' learning and well-being within this academic context. According to our knowledge, no previous research has addressed the question of the barriers to caring pedagogical relationships within the context of simulation. DESIGN: This study employed a descriptive phenomenological method, entitled Relational Caring Inquiry, to collect and analyze data gathered from 19 students enrolled in an undergraduate nursing program. RESULTS: This paper focuses on one eidos-theme that emerged from our data analysis and interpretation entitled "Educator's conscientization regarding barriers to the development of a caring pedagogical relationship". According to data analysis and interpretation, this eidos-theme was the most emphasized by research participants. It emerged from the following themes: (a) educators' dehumanizing practices, (b) disruptive and stressful academic context, (c) lack of educators' experiences and (d) educators' disinterest in students' learning. CONCLUSIONS: Leaving caring pedagogical relationships' barriers unaddressed has shown adverse impacts on students' learning process and their mental and physical well-being. This paper brings to light the main barriers to caring pedagogical relationships and invites educators, managers and nurse leaders to be aware of these obstacles and collectively engage in humanizing nursing education. In other words, we emphasize the impact of these barriers on students' apprenticeship and suggest political actions to build caring and inclusive simulation environments. STUDY REGISTRATION NUMBER: CERSES-19-050-D.
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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 | 0,012 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,011 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».