Supporting graduate students’ skills with simulated experiences in a professional foundation course
Notice bibliographique
Résumé
The population’s health depends on a well-educated nursing workforce that includes graduate-prepared nurses. However, the nation’s demand for graduate nurses in advanced practice, teaching, and research roles surpasses the supply. Graduate nursing educators can support student success by creating positive learning experiences for students at the beginning of their study programs. Initially, we created a pilot writing orientation, which was implemented for new students. Although the results of the pilot study showed significance with paired t-tests (p < .000; Cohen’s d = 1.21), the writing skills were not applied in long-term coursework. Therefore, a seven-week course was created to provide students with small-scale assignments, preparing them for complex future graduate coursework. The study aimed to evaluate the effectiveness of the skills learned in the course using student (n = 15) and faculty (n = 9) focus groups. A qualitative design using thematic analysis showed the following student themes: tools to improve scholarly writing, magnitude and feasibility of the project, graduate-level writing and professional presentations, clear expectations of achieving program requirements, and professional development using a digital e-portfolio. Faculty focus groups compared the skills of students who had completed the course and those who had not. Faculty themes included stronger writing skills despite the variation, resource availability, tool use, APA format skills, and writing synthesis skills development. Overall, the participants’ perspectives shared positive feedback with insightful suggestions for future course improvement.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».