The Effects of an Emotional Intelligence and Empathy Interactive Education Program with Prelicensure Nursing Students
Notice bibliographique
Résumé
A dissertation is presented on a teaching program for emotional intelligence (EI) and empathy with a cohort of nursing students enrolled in a traditional, undergraduate nursing college in the Northeast region of the United States (US). An interactive teaching program was used with various media to present new material and learning activities during the spring semester. The importance of teaching nursing students the aspects of EI was to prepare them for the rigors of the profession by allowing them to delve into their own self-awareness and emotional regulation, which in turn helps to connect with patients in a more robust and empathetic manner. This quasi-experimental study had 36 participants complete the Trait-Meta Mood Scale-24 (TMMS-24) and 33 for the Toronto Empathy Questionnaire (TEQ) at two set points in the semester. A paired-sample t-test was completed, along with the Shapiro-Wilk and Wilcoxon Signed Rank Test to determine a normal distribution. The results indicated data that was not statistically significant, and the researcher failed to reject the null hypotheses. However, mean scores in females improved in both the TMMS-24 and TEQ, as did Hispanic/Latino and Asian participant scores in the TMMS-24, as well as one participant who had prior topic training. Future research is recommended on this subject considering correlation studies, nursing program type, increased participant numbers, race, and combining different instruments.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».