Self-directed learning in nursing education-What do the students do to learn nursing? Student perspective
Notice bibliographique
Résumé
This article reports on a Danish research project investigating nursing students’ initiatives to learn nursing. There is an international focus on nursing students’ competencies to learn Self-Directed so that they can continue to develop their nursing competencies to provide patient-centered care and meet the demands of the ever-developing healthcare system. The aim was to investigate nursing students’ learning initiatives to learn nursing and to realize learning areas in which further support is required to develop students’ Self-Directed Learning ability. A phenomenological-hermeneutic approach was taken. The participants comprised a class of nursing students, who we followed throughout their 3.5-year Bachelor’s Degree Programme in Nursing. The data were generated by narrative interviews and a survey about students' learning initiatives. Three themes emerged: learning by preparing, learning by writing, and learning in interaction. Most students initiated learning activities based on their learning abilities, their life circumstances, and the learning resources available. The Self-Directed Learning ability varied among students, and a few needed external motivations and more supervision than they got to achieve competencies to learn self-directed. This study provides knowledge about nursing students’ self-directed learning initiatives and uncovers some areas to consider when planning to facilitate the development of Self-Directed Learning among nursing students. Faculty may consider how to allow more time for supervision and how to encourage nursing students’ motivation to develop Self-Directed Learning ability, so Self-Directed Learning ability can increase among all nursing students.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| 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 | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».