护理教育顶刊SCI！中国护理本科生深度学习能力及其影响因素探究！

文摘 2024-11-03 11:55 湖南

专注临床科研一对一辅导

吴老师解读

1. 研究背景

护理教育的重要性：

充分的专业准备对于护理本科生的发展和未来的医疗职业至关重要。深度学习被认为是提升护理能力和学生整体素质的重要方式。

研究缺口：

尽管深度学习在教育中的重要性日益受到关注，但针对中国护理本科生的深度学习及其相关因素的研究相对较少。

2. 研究目的

研究目标：

描述中国护理本科生的深度学习水平，并探讨影响深度学习的相关因素。

3. 研究设计

研究类型：

本研究采用横断面研究设计，以便在特定时间点收集数据。

研究地点：

研究在中国安徽省的一所医科大学进行。

参与者：

使用便利抽样法，调查271名护理本科生，数据收集时间为2023年7月至9月。

4. 研究方法

调查内容：

调查问卷涵盖一般信息、深度学习水平和批判性思维倾向等问题。

统计分析：

使用非参数检验来区分组间差异，运用Spearman等级相关分析评估变量之间的相关性，并通过分层多重回归分析确定影响深度学习的因素。

5. 研究结果

深度学习水平：

护理本科生的深度学习得分为3.82（范围3.56–4.00），显示出中上水平的深度学习能力。

影响因素：

分层多重回归分析显示，以下因素显著影响深度学习：

性别（β = 0.10, P = 0.044）

学生领导经验（β = 0.10, P = 0.049）

批判性思维倾向（β = 0.60, P = 0.000）

以上变量共同解释了41.1%的深度学习得分方差。

6. 结论

研究总结：

中国护理本科生的深度学习水平处于中上水平。性别、作为学生领导的经验和批判性思维倾向是深度学习的重要关联因素。

教育建议：

护理教育者应针对深度学习提供有针对性的干预，以促进学生的专业能力发展。

总结

本研究揭示了中国护理本科生在深度学习方面的表现及其与性别、领导经验和批判性思维倾向之间的显著关系。研究结果为护理教育提供了重要的参考依据，强调了在护理教育中加强深度学习的必要性，以提升学生的专业能力和未来的职业发展。

如何快速学会开展这类研究

第一步：了解研究主题

护理教育的重要性：

认识到充分的专业准备对护理本科生的职业发展至关重要，深度学习可以提升学生的护理能力和整体素质。

识别研究缺口：

注意到在护理高等教育中，关于深度学习及其相关因素的研究相对较少，且现有研究结果不一致。

第二步：明确研究目的

研究目标：

描述中国护理本科生的深度学习水平，探索影响深度学习的相关因素，如性别、领导经验和批判性思维倾向等。

第三步：设计研究框架

研究类型：

采用横断面研究设计，以便在特定时间收集数据。

研究地点：

选择中国安徽省的一所医科大学作为研究场所。

第四步：确定参与者

样本选择：

使用便利抽样法，计划调查271名护理本科生，数据收集时间为2023年7月至9月。

第五步：设计调查问卷

问卷内容：

设计调查问卷，涵盖以下内容：

一般信息（如年龄、性别等）

深度学习水平（可使用标准化评分量表）

批判性思维倾向（通过相关问卷评估）

第六步：数据收集与预处理

数据收集：

通过问卷收集数据，确保参与者的隐私和数据的保密性。

数据清洗：

处理缺失值和异常值，确保数据质量，以提高后续分析的准确性。

第七步：选择统计分析方法

非参数检验：

使用非参数检验法比较不同组之间的差异（如性别差异对深度学习的影响）。

Spearman等级相关分析：

评估变量之间的相关性，识别深度学习与批判性思维等因素之间的关系。

分层多重回归分析：

确定影响深度学习的因素，分析各因素对深度学习的具体影响。

第八步：结果分析与解读

结果汇总：

汇总和解释深度学习得分及其影响因素的分析结果，例如：

深度学习得分为3.82，显示出中上水平。

性别、学生领导经验和批判性思维倾向显著影响深度学习。

方差解释：

讨论影响因素解释的总方差（41.1%），强调这些因素对深度学习水平的重要性。

第九步：撰写研究报告

报告结构：

引言：介绍研究背景和目的。

方法：详细描述样本选择、调查内容以及统计分析方法。

结果：清晰呈现分析结果，包括统计数据和图表。

讨论：分析结果的临床意义，提出护理教育者的干预建议。

第十步：获取反馈与修订

同行评审：

将研究报告草稿提交给导师和同行，收集反馈并进行必要的修改。

修订报告：

根据反馈调整和完善研究报告，确保信息的准确性和完整性。

第十一步：发布研究成果

学术会议与期刊：

在相关学术会议上展示研究结果，并将研究成果投稿至护理教育或医学相关领域的学术期刊。

第十二步：持续学习与发展

关注领域动态：

定期查阅相关文献，了解护理教育和深度学习领域的新进展。

技能提升：

参加统计分析、教育评估和临床研究等领域的培训，增强研究能力。

总结

通过以上步骤，科研小白可以系统地掌握如何开展关于护理本科生深度学习的研究。这一流程涵盖了从研究设计到数据分析、结果解读和报告撰写的各个环节，为今后的科研工作打下坚实的基础。

统计知识点解读

1. 研究设计

横断面研究（Cross-sectional Study）：

一种在特定时间点收集数据的研究设计，适用于评估群体特征，比如护理本科生的深度学习水平。

2. 数据来源与样本选择

便利抽样（Convenience Sampling）：

通过方便获取的样本进行研究，此方法易于实施，但可能导致样本偏倚。

参与者：

271名护理本科生作为研究对象，确保样本量能提供足够的统计分析能力。

3. 调查问卷设计

问卷内容：

一般信息、深度学习水平与批判性思维倾向的评估，使用标准化量表以确保数据的有效性和可靠性。

4. 统计分析方法

非参数检验（Nonparametric Tests）：

用于比较不同组之间的差异，适合于不满足正态分布假设的数据。

Spearman等级相关分析（Spearman's Rank Correlation Analysis）：

一种评估两个变量之间相关性的方法，适用于非正态分布数据，结果以等级形式展现。

分层多重回归分析（Hierarchical Multiple Regression Analysis）：

评估多个自变量（如性别、领导经验和批判性思维）对因变量（深度学习水平）的影响，并分析其相对重要性。

5. 结果评估指标

深度学习得分：

量化的深度学习水平，得分为3.82，使用范围（3.56, 4.00）显示出中上水平。

回归系数（β）：

表示每个自变量对因变量的影响程度，β值越大，说明该因素对深度学习的影响越显著。

P值（P-value）：

评估结果显著性的指标，P < 0.05通常表示统计学上显著，说明相关因素对深度学习有显著影响。

6. 方差解释

总方差解释（Variance Explained）：

41.1%的方差说明研究中考虑的变量能够解释深度学习水平的变化，表明模型的解释能力。

7. 相关性与因果关系