Staff Education Program to Increase Staff Knowledge on Evidence-Based Practices to Reduce Falls
Notice bibliographique
Résumé
Nursing education is evolving, requiring educators to adapt teaching methods due to advances in technology, pedagogy, and accreditation standards. In Northern Ontario, geographic and resource limitations make this adaptability critical for ensuring equitable, high-quality education. Guided by Lewin’s change theory, this qualitative phenomenological study examined how Bachelor of Science in Nursing (BScN) nursing educators in Northern Ontario adapted their teaching practices to these evolving demands. Six full-time educators teaching in BScN programs with at least 3 years of recent nursing education experience using synchronous instructional methods participated in semistructured qualitative interviews. Data were analyzed using Saldaña’s coding framework. Four themes emerged from the analysis: recognizing the need to change methods, implementing active and student-centered approaches, adopting contemporary student-focused strategies, and embracing lifelong learning and reflective growth. Despite barriers such as underfunding and limited professional development, participants demonstrated resilience and innovation through collaborative, low-cost practices that enhanced student engagement and fostered professional renewal. The implications for positive social change include the potential for nursing educators to apply innovative, student-centered practices to improve outcomes, expand equitable access, and foster professional growth. Findings may also guide regionally responsive policy development to support sustainable nursing education in Northern Ontario and other underresourced contexts.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».