Feedback Survey for an Online Learning Module: Developing and Validating a Scale to Measure Nursing Students' Self‐Assessed Knowledge and Perceptions of Older People and Confidence in Working With Them
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine if an online learning module on older people's care improved nursing students' self-assessed knowledge, and perceptions of older people, we developed a brief Feedback Survey. The aim of this study was to examine the internal consistency (a type of reliability) and construct validity of the feedback survey. DESIGN AND METHODS: Secondary analysis of data from the Awakening Canadian's to Ageism and McCalla e-learning intervention studies for postsecondary nursing students. Factor analysis and reliability analysis (via standardised Cronbach's alpha) were performed on the four-question, five-point Likert-type Feedback Survey, which was included in both intervention studies. RESULTS: Factor analysis yielded one factor interpretable as general satisfaction in students' experience with the module and perceived benefits of having completed it. Standardised Cronbach's alpha for this scale was high at 0.92, which suggests excellent internal consistency. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: The feedback survey is a convenient and time-efficient measure to examine student nurses' self-assessed improvements in knowledge, perceptions about older people. The survey has potential for adaptation to measure perceived outcomes of other nursing student- focused education.
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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 | 0,016 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».