Antidiscrimination pedagogical approaches to enhance diversity and inclusion in undergraduate nursing education: A critical analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background and objective: Nursing plays a vital role in promoting antidiscrimination pedagogical approaches within education. However, there remains a gap in developing inclusive teaching practices for ensuring culturally responsive nursing education. The objective of this study was to critically examine antidiscrimination pedagogical strategies designed to foster diversity and inclusion among undergraduate nursing students.Methods: A critical interpretive qualitative study included a convenience sample of ninety-seven participants enrolled in an undergraduate nursing program at a Canadian university. A purposive sampling and an online survey were used for data collection. An antidiscrimination pedagogical strategy was used including pre-simulation, pre-briefing, simulation, debriefing, reflection and self-evaluation. Results: Three themes emerged that focused on cultural and ethical understanding, active engagement and discussion, and gender and language illustration to understand the goals, strategies and impact of the case scenario.Conclusions: This study demonstrates that implementing antidiscriminatory pedagogical strategies in nursing education yields benefits for fostering diversity and inclusion. Fostering an inclusive, culturally responsive, and equitable safe learning environment, enhances earning outcomes and promotes professional growth.Implications: The implementation of anti-discrimination teaching pedagogy depends on nurse educators to integrate simulation-based education. Debriefing and reflection will ensure engaging students in diverse scenarios to apply responsive practices in nursing care.
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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 | 0,057 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,018 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».