Peer led post exam review- a paradigm shift in undergraduate nursing education
Notice bibliographique
Résumé
Traditional approaches in nursing education for students to review exam answers involve a one-on-one interaction between the student and the educator. Students review exam answers and discuss questions with the educator. This may be daunting for many students who are uncomfortable with the traditional instructor-centered paradigm of a one-on-one interaction with educators and therefore may be reluctant to participate, seek feedback and ask relevant questions pertaining to their knowledge. However, this may not provide a supportive and effective learning environment for the student to problem solve and translate knowledge. Increasing student enrollment and faculty shortages are factors that must be considered when developing meaningful strategies for reviewing exam answers. A peer-led post exam review session, using a constructivist learning approach was implemented with second-year course in an undergraduate nursing program within Canada on two separate occasions. Educators facilitated student-centered 20-minute sessions with 12 to 15 students. Each student was provided with their exam answers as well as a copy of the exam answer key. Students were encouraged to be self-directed and actively collaborate with their peers to reflect on their exam answers; identifying areas of strength and growth. Students were allowed to access additional learning resources relevant to the course content. The objective of the session was to create a social learning environment for students that supported peer learning; building their knowledge and capacity to be self-sustainable in their learning. Overall both students and educators found this experiential learning meaningful and supportive.
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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 | 0,094 | 0,114 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».