Development of the Learning Media Application "BCNC Smart IV" for Nursing Students through the ADDIE Model
Notice bibliographique
Résumé
This developmental research aimed to examine the challenges in learning intravenous fluid administration and to develop and evaluate the effectiveness of a learning media in the form of an application for nursing students. The ADDIE Model framework was employed, comprising five steps: 1) Analysis, 2) Design, 3) Development, 4) Implementation, and 5) Evaluation. The sample consisted of 30 third-year nursing students from Boromarajonani College of Nursing, Chiang Mai. The research tools included the "BCNC Smart IV" application developed by the researchers, an in-depth interview guide exploring experiences in learning to care for patients receiving intravenous fluids, a knowledge assessment on intravenous fluid administration, an evaluation of the quality of the application-based learning media, and a satisfaction survey on the use of the BCNC Smart IV application. Qualitative data were analyzed using content analysis, while quantitative data were analyzed using descriptive statistics and the Wilcoxon Signed Rank test. The results showed that after using the BCNC Smart IV application, the sample group had a significantly higher average knowledge level compared to before its use (p-value < 0.0001). The overall evaluation of the quality of the application-based learning media was at a very good level (M = 4.39, SD = 0.41), and the sample group expressed a very high level of satisfaction with the use of the application (M = 4.39, SD = 0.41). Therefore, the BCNC Smart IV application can enhance nursing students' knowledge about intravenous fluid administration, facilitate convenient content review, and be disseminated to benefit nursing education and learning in other institutions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».