Undergraduate nursing students’ perceptions of computer based testing
Notice bibliographique
Résumé
Background & Purpose: The National Council Licensure Examination for Registered Nurses (NCLEX-RN) is a computer adaptive licensure examination that nursing students are eligible to write upon completion of their undergraduate nursing degree. Success on this exam is a requirement for Registered Nurse practice. Historically, the Canadian licensure examination was a paper-based exam. However, in 2015 the NCLEX-RN was adopted. Initially Canadian pass rates declined and nursing schools have been seeking strategies to better prepare students for this exam. Practice with computer based testing (CBT) may be one approach. However, CBT has not been widely used and many nursing programs continue with paper-based exams. Recently CBT was integrated into a third year undergraduate nursing course in Alberta, Canada. The purpose of this qualitative study was to gain an understanding of undergraduate nursing student experiences with and perceptions of CBT. Specifically, the goals were to inform personal teaching and evaluative practices, positively contribute to changes to future course testing approaches, and share knowledge with other educators who may be considering the integration of CBT into their courses. Sharing this knowledge may contribute to the body of literature and serve as a foundation on which further research on this topic area could be conducted. \n \nMethod: Through purposive sampling, data was collected from 38 students who completed a set of reflective questions. Data was analyzed by thematic analysis. \n \nResults: Four themes were generated: immediacy matters, distrust of self, navigating the new, and high stakes on the horizon. Findings including the benefits, challenges, and recommendations are discussed. \n \nConclusion: There are advantages and disadvantages to CBT. Providing CBT opportunities may encourage students to reflect on their learning, test-preparation, and test-taking strategies promoting reflection upon how they prepare for and engage in future computerized exams.
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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 | 0,000 |
| 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 ».