Initiatives to Improve Feedback Culture in the Final Year of a Veterinary Program
Notice bibliographique
Résumé
Despite the recognized importance of feedback in education, student satisfaction with the feedback process in medical and veterinary programs is often disappointing. We undertook various initiatives to try to improve the feedback culture in the final clinical year of the veterinary program at the University of Bristol, focusing on formative verbal feedback. The initiatives included E-mailed guidelines to staff and students, a faculty development workshop, and a reflective portfolio task for students. Following these initiatives, staff and students were surveyed regarding their perceptions of formative feedback in clinical rotations, and focus groups were held to further explore issues. The amount of feedback appeared to have increased, along with improved recognition of feedback by students and increased staff confidence and competence in the process. Other themes that emerged included inconsistencies in feedback among staff and between rotations; difficulties with giving verbal feedback to students, particularly when it relates to professionalism; the consequences of feedback for both staff and students; changes and challenges in students' feedback-seeking behavior; and the difficulties in providing accurate, personal end-of-rotation assessments. This project has helped improve the feedback culture within our clinics; the importance of sustaining and further developing the feedback culture is discussed in this article.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,107 | 0,202 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».