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评估护理博士生课程中数据科学的模型。

A model to evaluate data science in nursing doctoral curricula.

机构信息

The University of Arizona, College of Nursing, Tucson, AZ.

出版信息

Nurs Outlook. 2019 Jan-Feb;67(1):39-48. doi: 10.1016/j.outlook.2018.10.007. Epub 2018 Nov 2.

DOI:10.1016/j.outlook.2018.10.007
PMID:30553528
Abstract

BACKGROUND

Building on the efforts of the American Association of Colleges of Nursing, we developed a model to infuse data science constructs into doctor of philosophy (PhD) curriculum. Using this model, developing nurse scientists can learn data science and be at the forefront of data driven healthcare.

PURPOSE

Here we present the Data Science Curriculum Organizing Model (DSCOM) to guide comprehensive doctoral education about data science.

METHODS

Our team transformed the terminology and applicability of multidisciplinary data science models into the DSCOM.

FINDINGS

The DSCOM represents concepts and constructs, and their relationships, which are essential to a comprehensive understanding of data science. Application of the DSCOM identified areas for threading as well as gaps that require content in core coursework.

DISCUSSION

The DSCOM is an effective tool to guide curriculum development and evaluation towards the preparation of nurse scientists with knowledge of data science.

摘要

背景

在美国护理学院协会的努力基础上,我们构建了一个模型,将数据科学结构融入哲学博士(PhD)课程中。使用该模型,培养护理科学家可以学习数据科学,并处于数据驱动医疗保健的前沿。

目的

本研究旨在介绍数据科学课程组织模型(DSCOM),以指导全面的数据科学博士教育。

方法

我们的团队将多学科数据科学模型的术语和适用性转化为 DSCOM。

发现

DSCOM 代表了全面理解数据科学所必需的概念和结构,以及它们之间的关系。DSCOM 的应用确定了贯穿各个领域的方向,以及需要在核心课程中包含的内容的差距。

讨论

DSCOM 是指导课程开发和评估的有效工具,旨在培养具有数据科学知识的护理科学家。

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