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Enregistrement W7133985473 · doi:10.15344/2394-4978/2025/417

Clinical Instructors' Experiences in Facilitating and Evaluating Nursing Students in a Professional Practice Course

2025· article· W7133985473 sur OpenAlexaboutno aff
Farhana Madhani

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Nursing & Clinical Practices · 2025
Typearticle
Langue
DomaineNursing
ThématiqueNursing education and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCourse (navigation)Clinical PracticeNurse educationMEDLINEProfessional development

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim: This study aimed to gain a deeper understanding of the experiences of a clinical instructor in facilitating and evaluating the performance of students in a professional practice course at one of Ontario's Universities. Background: In professional practice courses for nursing students, clinical instructors serve as vital guides, helping students apply theoretical knowledge to real-world clinical settings. The experiences of clinical instructors in these courses can significantly impact nursing students' learning outcomes. The clinical instructors are generally employed part-time by a university and are assigned to teach professional practice courses, typically for a semester. Many clinical instructors are often hired without prior teaching experience, and the lack of clinical teaching orientation deems them unprepared for the job. These challenges may hinder their effectiveness as clinical instructors, impacting the quality of clinical teaching and student learning experiences. Therefore, it is crucial to study this group of clinical instructors to identify their unique needs, challenges, and experiences. Design: This qualitative study, conducted in 2022 and 2023, utilized an interpretive description research approach for data collection and analysis. Purposive sampling was employed, and all eligible clinical instructors in the nursing program were invited to participate. Twelve participants provided consent and were interviewed using a semi-structured questionnaire. Results: A content analysis of the data provided an insight into their experiences. The participants voiced concerns about the inconsistency and uncertainty surrounding course expectations, expressing a desire for more explicit guidelines. Many instructors admitted the challenge of addressing student failure in clinical settings due to the complexity of evaluation tools, which often include numerous parameters. Many participants expressed frustration over the lack of performance evaluation and feedback, which left them needing clarification about the effectiveness of their role. The additional strain of coping with increased workload during the pandemic further compounded their challenges, underscoring the need for adequate support and resources. Conclusions: Overall, the experiences shared by the participants emphasize the multifaceted nature of their role and the importance of providing the necessary tools, support, and resources to effectively facilitate and assess students' clinical experiences. This highlights the need for policy changes and resource allocation to enhance the quality of clinical teaching.

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)0,021
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 seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,178
Tête enseignante GPT0,642
Écart entre enseignants0,464 · 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
Publié2025
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