The Techno-numerate Nurse: Results of a Study Exploring Nursing Student and Nurse Perceptions of Workplace Mathematics and Technology Demands
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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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 | 0,005 | 0,017 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».