Digital Teaching and Learning Media for Nursing and Health Care Courses in Germany: Protocol for a Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Germany, digital transformation and legal regulations are leading to the need to integrate digital technologies into the nursing profession. In addition, to nursing practice, they are also being incorporated into nursing training. Despite comprehensive regulations regarding the use of digital teaching and learning media in nursing education, their specific applicability and implementation vary. OBJECTIVE: This study aims to map evidence and identify the main concepts, theories, sources, and knowledge gaps in the use of digital teaching and learning formats in nursing and health care education in Germany. METHODS: The study is planned as a scoping review. The reporting of the study is based on the PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses) 2020 guidelines. The sources of information for the review include six bibliographic databases (MEDLINE via PubMed, Cochrane Library, Web of Science Core Collection, ERIC, PROSPERO, and APA PsycInfo). The search results will be presented in accordance with the PRISMA-ScR (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews) checklist. The eligibility of studies is based on the population, concept, and context criteria: (1) learners of nursing and health care professions, (2) digital teaching and learning formats, and (3) forms of implementation in Germany since 2007. RESULTS: The literature search is planned for January 2025. The selection of titles, the coding of the data, and the data analysis are expected to be completed by March 2025. CONCLUSIONS: In Germany, there is a growing interest in integrating digital teaching and learning formats into nursing and health care education. Our scoping review will map applications of digital teaching and learning media in the education of nursing and health care professions in Germany. In this way, the scoping review provides relevant impulses for fields of application and design aspects of digital teaching or learning media for nursing and health care education. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/60427.
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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 | 0,065 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,079 | 0,016 |
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 ».