Innovating clinical nursing education using virtual technology to combat the effects of COVID-19: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: At the beginning of the COVID-19 pandemic, social distancing effects halted in-person clinical placements in nursing programs at all Canadian universities. To mitigate educational disruption, clinical practicums were pivoted to online delivery, despite knowledge gaps on the perspectives of nursing students and community liaisons on using virtual technology to facilitate clinical placements. OBJECTIVE: Accordingly, we explored the impact of using innovative virtual technology to combat the social distancing effects of the COVID-19 pandemic on students' and community liaisons' experiences in a clinical community health nursing course. METHODS: Using a descriptive qualitative research approach, we evaluated an innovative online clinical placement approach which we implemented to combat the disruptions of social distancing guidelines. Forty-five nursing students were grouped and paired with five community health organizations to create community-led health promotion projects using online videoconferencing. Upon completion of their practicum, six nursing students and four community liaisons participated in virtual individual interviews. Data was analyzed using a thematic analysis approach. RESULTS: Three themes were developed: 1) Openness to change, 2) Effective virtual communication, and 3) Creation of learning spaces that foster nurturing relationships. On the theme of 'Openness to Change,' participants voiced the need to shift focus from common learning approaches to new, untested options. On the theme of 'Effective virtual communication,' participants valued the critical role of thorough virtual communication in online learning. On the theme of 'Creation of learning spaces that foster nurturing relationships,' participants appreciated the role of relationships, careful planning, and organization of virtual learning spaces for program success. CONCLUSION: The success and viability of virtual technology in clinical education are strongly related to individual and systems approach and adaptations to support students' access to learning opportunities. Our findings could be used to enhance access to virtual clinical education for students from disadvantaged and vulnerable populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».