Uso de la metodología de Kirkpatrick para evaluar la formación de los profesionales de enfermería: una revisión integradora
Notice bibliographique
Résumé
Objetivo: evaluar la evidencia sobre el uso del modelo de Donald Kirkpatrick en la evaluación de la formación en enfermería Método: revisión bibliográfica integradora en las bases de datos Literatura Latinoamericana y del Caribe en Ciencias de la Salud, Medical Literature Analysis and Retrieval System y Web of Science. Se incluyeron los estudios que respondían a la pregunta de revisión “¿Cuál es la evidencia para el uso del modelo de Donald Kirkpatrick para evaluar la formación en el trabajo de enfermería?” publicados en portugués, inglés o español. Resultados: de los 108 estudios recuperados, se incluyeron trece. La mayoría evaluaba los cuatro niveles propuestos en el modelo (reacción, aprendizaje, comportamiento y resultados) o al menos una combinación de los tres primeros. Se utilizaron diferentes instrumentos para evaluar la formación en enfermería, principalmente enfoques cuantitativos para los niveles de reacción y aprendizaje y enfoques cualitativos para los niveles de comportamiento y resultados. Este enfoque pone de manifiesto la flexibilidad del modelo y la importancia de elegir un conjunto fiable de instrumentos, lo cual es fundamental para cualificar el análisis en cada nivel. Conclusión: el modelo de Kirkpatrick se ha utilizado en todo el mundo para evaluar la formación en enfermería y ha demostrado ser adecuado para este fin, siempre que haya una selección adecuada de instrumentos en cada nivel.
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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 | 0,125 | 0,302 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».