The Techno-numerate Nurse: Results of a Study Exploring Nursing Student and Nurse Perceptions of Workplace Mathematics and Technology Demands
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we report on the findings of a research study that sought to answer the following questions: (i) How do current nursing students’ perceptions compare with those of actual working nurses regarding the mathematics and technology demands involved in nursing?; and, (ii) What types of course structures, content, pedagogy, or other recommendations could more effectively prepare nurses for the realities of the workplace in light of mathematics and technology demands? The study involved online open-response questions and semi-structured interviews. Seventy-six participants, including both 4th-year nursing students (n = 8) and working nurses (n = 68), completed the online component. Three of the practicing nurses, each working in very different healthcare contexts (mental health, neo-natal intensive care, acute care), volunteered to take part in subsequent in-depth interviews to share further insights. No statistically significant differences were found between nursing students’ and working nurses’ perceptions of mathematics and technology preparation for nursing within their undergraduate experiences. Based on the analysis of open-response item data and interview transcripts, we discuss the following emergent themes: math skills required for practice; math admission requirements; math-related course offerings and instructional strategies; technology skills required for practice; technology addressed in nursing programs; and, issues surrounding evidence-based practice and Internet access. The paper concludes with a list of seven recommendations for nurse education programs, as well as suggested directions for future research.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle