MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7062618870

Undergraduate nursing students’ perceptions of computer based testing

2020· article· en· W7062618870 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueArca (British Columbia Electronic Library Network) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermal Analysis in Power Transmission
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)Subject (documents)PopulationAttendanceSet (abstract data type)Quality (philosophy)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,185 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueArca (British Columbia Electronic Library Network)Même sujetThermal Analysis in Power TransmissionTravaux en français237 207