O emprego da metodologia de Kirkpatrick para avaliar a formação em enfermagem: uma revisão integrativa
Notice bibliographique
Résumé
Objetivo: avaliar as evidências sobre o uso do modelo de Donald Kirkpatrick na avaliação da formação em enfermagem. Método: revisão integrativa da literatura nas bases de dados Literatura Latino-Americana e do Caribe em Ciências da Saúde, Medical Literature Analysis and Retrieval System e Web of Science. Foram incluídos estudos que respondem à questão de revisão “Quais são as evidências da utilização do modelo de Donald Kirkpatrick para avaliar o treinamento no ambiente de trabalho da enfermagem?” publicados em português, inglês ou espanhol. Resultados: dos 108 estudos recuperados, treze foram incluídos. A maioria avaliou os quatro níveis propostos no modelo (reação, aprendizagem, comportamento e resultados) ou, pelo menos, uma combinação dos três primeiros. Foram utilizados diferentes instrumentos para avaliar a formação em enfermagem, principalmente em abordagens quantitativas para os níveis de reação e aprendizagem e qualitativas para os níveis de comportamento e resultados. Esta abordagem evidencia a flexibilidade do modelo e a importância da escolha de um conjunto confiável de instrumentos, fundamental para qualificar a análise em cada nível. Conclusão: o modelo de Kirkpatrick tem sido utilizado em todo o mundo para avaliar a formação na área da enfermagem e tem se revelado adequado para o objetivo, desde que haja uma seleção adequada de instrumentos em cada nível.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,040 | 0,122 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,013 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».