Group Dynamics as a Component of the Clinical Learning Environment: A Mixed Sequential Exploratory Study
Notice bibliographique
Résumé
Context and Problem Statement: In the clinical learning environment (CLE), various components influence the experiential learning of nursing students, including group dynamics in a group practicum modality. To date, the scientific literature does not fully explore the impact of this component in clinical education, hindering the establishment of optimal conditions for student learning. The purpose of this study was to explore group dynamics among nursing students as a component of the CLE within the group practicum modality. Objectives: 1) To describe group dynamics in relation to learning based on existing literature and from the perspective of nursing students, clinical supervisors, and nursing staff, 2) to adapt the Évaluation de l’environnement d’apprentissage clinique (EEAC) instrument to include the concept of group dynamics, 3) to explore the components of CLE, including group dynamics, among baccalaureate nursing students at a francophone university in New Brunswick, and 4) to explore the links between group dynamics and other components in the CLE recognized in the literature. Methodology: We used a mixed sequential exploratory design. Phase 1: Scoping review followed by a descriptive interpretive approach. Phase 2: Adaptation of the EEAC instrument. Phase 3: Cross-sectional descriptive study. Results: Several student characteristics and stress-related factors influence group dynamics and the learning experience. Peer support enhances interpersonal relationships among group members and contributes to the learning experience. Support from nursing staff positively impacts group dynamics and student learning experiences. Additionally, supervision by clinical instructors significantly explains group dynamics. Conclusion: Recognizing the crucial role of group dynamics as an influential component in the CLE, parties involved in nursing student education now have conclusive results. This information enables them to make significant contributions to creating an optimal learning environment for students.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».