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Enregistrement W7132971738

Examining Nurse Educator Experience and Understanding of Simulation Pedagogy within the Practical Nurse Curriculum

2022· dissertation· W7132971738 sur OpenAlexaboutno aff
Treva Christine Job

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2022
Typedissertation
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMentorshipCertificationNurse educationCurriculumNurse educatorHealth careProfessional developmentInstructional simulation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Simulation-based nurse education provides a way to foster skill development, decision making, and the ability to think critically when faced with rapidly changing situations in the clinical setting. Utilizing simulation as an effective teaching and learning strategy requires the careful orchestration of instructional methods and the appropriate application of simulation technologies. It should involve educational experiences that are reflective of the healthcare industry’s best practices. The aim of this qualitative research study was to examine and understand how nurse educators experience and understand the various dimensions of simulation pedagogy as a teaching and learning strategy within the practical nursing curriculum. Eight nurse educators who work in a practical nursing program at a community college in Ontario, Canada participated in semi-structured interviews. The major findings include: i) Participants said they were initially unsure how to teach with simulations and it took time and practice before they felt proficient; ii) Participants with simulation-based certifications reported that this form of professional development improved both their self-confidence and their teaching practices; iii) Participants who were not certified were unfamiliar with the INACSL Simulation Standards of Best PracticeTM relied on their own intuitions and past instructional practices when implementing simulation experiences; iv) Part of their discomfort in teaching in a simulated nurse environment was related to technology hesitancy; v) None of the participants felt that they had received necessary support from administrators; vi) Participants felt that receiving training through certification was necessary to fully understand the pedagogy and to be an effective simulation educator; and vii) creating opportunities for peer mentorship and coaching would be a productive step to further strengthen their understanding and implementation of simulation pedagogies. Recommendations are identified not only for the educator, but also administrators and postsecondary institutions that offer simulation education. This study sheds new light on the professional development needs of nurse educators. It is hoped that the study’s findings will ultimately lead to the improved use of simulation pedagogies in schools of nursing.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,139
Tête enseignante GPT0,522
Écart entre enseignants0,383 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2022
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Résumé présentoui

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