Sairaanhoitajaksi Suomessa -hankkeen sairaanhoitajien koulutuskokemukset : suomen kielen taito ja potilasturvallisuus
Bibliographic record
Abstract
Tämän opinnäytetyön tarkoituksena oli kuvailla EU/ETA-maiden ulkopuolelta muuttaneiden sairaanhoitajien suomen kielen taidon oppimisen merkitystä potilasturvallisuuteen sekä tuoda ilmi sairaanhoitajien kokemuksia suomen kielen oppimisesta ja potilasturvallisuuden ohjaamisesta koulutuksen aikana. Opinnäytetyön tavoitteena on tuottaa tietoa, miten haastateltuja EU/ETA-maiden ulkopuolelta muuttaneita sairaanhoitajia on koulutuksessa tuettu kielitaidon oppimisessa ja lisätty tietämystä potilasturvallisuudesta sekä tuoda esille koulutuksessa hyväksi koetut keinot. \n \nTyötä varten toteutettiin kaksi kvalitatiiviseen tutkimusmenetelmään pohjautuvaa ryhmähaastattelua, jossa haastateltavina toimi Sairaanhoitajaksi Suomessa -hankkeen viisi sairaanhoitajaa (n=5). Puolistrukturoidun haastattelututkimuksen mukaan hyödynnettiin itse tehtyä haastattelulomaketta, jolla saatu materiaali purettiin käyttämällä aineiston sisältöanalyysiä. \n \nKeskeisimpänä tuloksena nousi suomen kielitaidon tärkeys potilasturvallisuuden toteutumisessa. Kokemuksista pääpointeiksi nousivat suomen kielen opetus, suomen kielen käytön kehittyminen ja sillä kommunikointi. Potilasturvallisuudesta nousi uusien toimintatapojen oppiminen, niiden sisäistäminen sekä tarvittavien tietojen ja taitojen hyödyntäminen. \n \nJohtopäätöksenä todettiin tärkeäksi tukea Suomeen saapuvien sairaanhoitajien suomen kielen oppimista, sillä se parantaa potilasturvallisuuden toteutumista sekä opettaa Suomen terveydenhuollossa toteutettavaa potilasturvallisuutta. \n \nJatkotutkimuksena voisi kartoittaa hankkeen vaikutusta sairaanhoitajien suomen kielen taitoon työelämässä verrattuna niihin ulkomaalaisiin sairaanhoitajiin, joilla ei ole taustalla hankkeen kielikurssia suomalaiseen työelämään siirryttäessä.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.098 | 0.029 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".