Reframing value in nursing education
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although central to educational decision-making, value in nursing education is rarely defined. As programs evolve through curricular reform, competency-based design, simulation, artificial intelligence, and digital learning, what makes these efforts genuinely valuable remains unclear. PURPOSE: This paper introduces the REFLECT Framework, a reflective conceptual model for guiding value-based decisions in nursing education. METHODS: Using an integrative analysis of literature from healthcare, education, and implementation science, value is conceptualized as a multidimensional construct encompassing seven dimensions: purpose alignment, evidence-informed pedagogy, pedagogical expertise, learner-centeredness, resource stewardship, equity, and contextual fit and sustainability. DISCUSSION: These dimensions support reflection on whether educational initiatives are effective, ethical, equitable, feasible, and aligned with nursing's professional and societal purposes. The framework can be applied at micro (course), meso (program), and macro (system) levels to guide deliberation about what matters, for whom, and under what conditions. CONCLUSION: The REFLECT Framework offers a structured, context-sensitive approach for advancing a deliberate and sustainable approach to shaping nursing education.
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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 | 0,025 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,055 |
| Communication savante | 0,019 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».