Notice bibliographique
Résumé
What benefits would problem-based learning (PBL) in nursing have to the clinical setting and would clinical instructor input aid in the successful implementation in the clinical setting?The purpose of this study was to research the ways in which PBL could assist in the clinical nursing setting by exploring the views of instructors directly affected by this new process in curriculum delivery at the Southern Alberta Collaborative Nursing Education (SACNE) program.Four sessional clinical instructor interviews were conducted, each reflecting the four clinical concentration areas offered by the SACNE program: (1) Medical/surgical (hospital based), (2) Public/home care (community based), (3) Psychiatry (acute and chronic) and (4) Maternity/pediatrics (hospital based).The participants had a minimum of three years of clinical expertise/experience in the selected area.The interviews were both qualitative and quantitative and were conducted over a four-week period.The data analysis was completed by the end of February, 2002.From the four interviews it was evident the clinical instructors had a basic understanding of PBL but were unsure how to implement it into the clinical setting.Each of the four clinical areas presented with obstacles that might inhibit successful implementation of PBL.Several recommendations were suggested that might aid in the successful implementation ofPBL in the clinical setting.They addressed necessary resources, implementation strategies, learning strategies and stakeholder concerns.
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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 | 0,010 |
| 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 | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».