在COVID-19期间护理学生的学术弹性:使用机器学习方法的分析
Zhu Liduzi Jiesisibieke1, Mao Ye2, Weifang Xu3
1Evidence-Based Medicine Center, Taizhou Hospital of Zhejiang Province Affiliated to Wenzhou Medical University, Linhai, Zhejiang, China.
在COVID-19期间,护理学生的学术弹性得到了教师的支持,沟通技巧和持久的困难. 这些因素是提高学生能力和福祉的关键.
科学领域:
- 护理教育 护理教育
- 学习心理学学习的心理学.
- 医疗保健劳动力发展工作人员
背景情况:
- 随着COVID-19的流行,护理学生的学术进步面临前所未有的挑战.
- 学术性对于保持学生福祉和医疗保健领域的教育连续性至关重要.
- 了解影响弹性因素可以为有针对性的支持策略提供信息.
研究的目的:
- 在COVID-19大流行期间,确定有助于护理学生学术弹性的主要因素.
- 分析与这一群体学术弹性相关的行为模式.
- 为提高护理学生能力提供基于证据的策略.
主要方法:
- 对96名护理学生进行了横截面调查.
- 护理学生学术弹性库存 (NSARI) 模型评估了学术弹性.
- 博鲁塔方法确定了重要的因素,粗略的集分析探索了行为模式.
主要成果:
- 出现了三个重要的属性:有效的患者沟通,教师支持和通过学术困难的坚持.
- 粗略的集合分析揭示了与弹性相关的九种不同的行为模式.
- 机器学习模型 (随机森林,SVM,ANN) 在预测弹性方面实现了73.0%-76.9%的准确性.
结论:
- 有效的沟通,教师的支持,和一个有弹性的态度对于护理学生的学术成功至关重要.
- 这些发现提供了可行的策略,以加强学术性和护理教育的整体能力.
- 干预措施应侧重于培养这些已识别的属性,以支持未来的护理劳动力.
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