Digital photography as a pedagogical learning approach in nursing education
Notice bibliographique
Résumé
Background and objective: The traditional teaching methods in practical nursing education seem to be either too theoretical or too practical. Therefore, combinations of theoretical and new pedagogical approaches are needed to teach and train students in practical nursing. The objective of this study was to explore the nursing students' experiences with the use of photography in the Simulation Unit, and to describe how photographs affect development of practical skills.Methods: A descriptive and interpretive qualitative design was used. The collection of data was conducted by asking fifty-four students to answer three questions online after each session and based on the day’s photographs. All photographs taken by the groups were uploaded to a virtual meeting room, a total of eight hundred and fifty-five photos. The photographs formed the basis for determining what the students have learned from examining and exploring photographs of the students themselves and their peers. Their subjective statements and experience were later downloaded and analysed using phenomeological analysis.Results: Photography positively influences the nursing students’ learning, increased their self-confidence and enhances competence in the exercise of skills. This gave the students a deeper understanding of the complexity of the practical procedures based on knowledge-based practice, and they learned quickly and easily.Conclusions: The students become more self-regulated learners, developed better self-confidence, and bolstered their learning competence in relation to the degree requirements for knowledge-based procedural learning. There was consensus among the students that the photographs were a useful learning tool, both intra- and interactive, and were a useful supplement in learning practical skills.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».