Assessment practices and types of knowledge in two clinical examination formats in nursing education
Notice bibliographique
Résumé
Background and objective: The assessment of nursing students' clinical competencies is a global concern, as different exam formats emphasize different types of knowledge and skills. There is a lack of research that uncovers the linkage between clinical exam formats, assessment practices and types of knowledge tested. This study investigates how two different formats of clinical exams—one based on written assignments (control exam), and one conducted in real patient situations (intervention exam)—influence educators’ assessment practices and the types of knowledge they enhance or limit respectively.Methods: The study applied a comparative, ethnographic design, incorporating participant observations, focus group interviews with educators, and grade analysis of 104 nursing students. The analytical framework was informed by Institutional Ethnography (IE) and Donald Schön’s concepts of reflection in practice.Results: The control exam is predictable and controlled facilitating assessment of theoretical knowledge and reflection-on-reflection-in-action but is detached from real-life patient interactions. In contrast, the intervention exam is unpredictable and complex emphasizing assessment of knowing-in-action and reflection-in-action but poses challenges in assessing theoretical reasoning and reflection-on-reflection-in-action. Despite these differences, no significant variation was found in students’ final grades between the two formats.Conclusions: The findings highlight the impact of exam formats on assessment practices and suggest that nursing education should incorporate diverse assessment methods to balance theoretical rigor with clinical competence.
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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 | 0,023 | 0,175 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».