The development of a nursing education program evaluation framework for a Bachelor of Nursing program
Notice bibliographique
Résumé
Background and Purpose: Nursing education programs must meet education standards set by provincial regulatory and national accrediting bodies (Canadian Association of Schools of Nursing [CASN], 2022; College of Registered Nurses of Manitoba [CRNM], 2018). These standards establish the benchmarks a nursing program must meet to ensure they are providing quality education that meets the current needs of the populations they serve (CASN; CRNM). The purpose of this project was to identify the vital components of a program evaluation framework and to develop a dissemination plan to meet the needs of the local context of an undergraduate nursing program in Western Canada. Methods: To explore undergraduate nursing programs’ approach to program evaluation, I conducted a literature review, consultations with stakeholders, and an environmental scan. Results: A vast amount of literature exists on the importance of program evaluation and preparing for accreditation; however, very little research exists on how to plan, implement, and evaluate program evaluation procedures. Although various stakeholders identified a strategic plan for program evaluation as essential, they also identified many barriers to completing the vast amount of work that program evaluation entails. Conclusion: I developed a draft program evaluation framework and a plan for implementation that will provide a baseline for program evaluation activities. In this report, I describe the development of a framework using Stufflebeam’s (1983) Context Input Process Product (CIPP) evaluation model; explore my development of advanced practice nurse competencies; and outline the dissemination of the evaluation plan which aims to guide a small, rural, undergraduate nursing program through a systematic and sustainable approach to program evaluation.
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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 | 0,170 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,009 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».