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Enregistrement W2052836432 · doi:10.1080/10401330802574025

Using a Novel Small-Group Approach to Enhance Feedback Skills for Community-Based Teachers

2009· article· en· W2052836432 sur OpenAlexaff
Allyn Walsh, Heather Armson, J Wakefield, Wendy Leadbetter, Stefanie Roder

Notice bibliographique

RevueTeaching and Learning in Medicine · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversity of CalgaryMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical educationGroup (periodic table)PsychologyMathematics educationComputer sciencePedagogyMedicineChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: As medical education expands into distant settings, challenges in providing faculty development to busy clinical teachers increase-especially for those who have difficulty accessing sessions offered at academic centers. DESCRIPTION: Sixty-five clinical teachers participated in six small-group workshops, using a printed module on the topic of delivering feedback. The modules included teaching-learning "cases," tools, and a summary of medical literature. The group facilitator did not require expertise in delivering feedback. Surveys inquired about impact immediately after the session and at 3 months. EVALUATION: Analysis confirmed that participants found the workshop format valuable, and the majority committed to making changes in their approaches to providing feedback. At follow-up, most participants reported that planned changes had been implemented. CONCLUSIONS: A low-tech approach to faculty development, using facilitated small-group discussion of a specially prepared educational module, is feasible for any site and can enhance teaching approaches in both urban and rural practice settings.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,830
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,329 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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