Task‐ versus ego‐oriented feedback delivered as numbers or comments during intubation training
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Learners can focus on mastery (i.e. task orientation) or on learning relative to others (i.e. ego orientation). Previous research suggests task orientations are optimal for learning, a benefit usually linked to the suggestion that qualitative comments are better for learning than quantitative comparisons (i.e. grades). Yet, it is not clear if the observed effects are attributable to the feedback orientation (i.e. task versus ego), feedback format (i.e. comments versus numerical scores), or an interaction between the two. Here, we aimed to clarify the effects of feedback orientation and feedback format during simulation-based training in endotracheal intubation. METHODS: Forty-one medical students were randomly assigned to four feedback conditions: Task-oriented Numerical; Ego-oriented Numerical; Task-oriented Comment, and Ego-oriented Comment. Participants performed a total of 20 trials of endotracheal intubation. Pre-test, post-test and retention test assessments included the use of hand motion analysis and a global rating scale (GRS). Participants rated feedback credibility, self-assessment and self-confidence using Likert-type scales. Analyses of variance were used to examine group differences. RESULTS: Participants' performance did not differ significantly on the easiest (p > 0.2) or two complex variations of intubation (p > 0.3). For the moderately difficult variation, analyses of hand motion and GRS data revealed significant group differences at post-test (p < 0.05), but no differences on the retention test. Analysis of participants' perceptions showed significant interactions whereby the Ego-oriented Numerical group rated feedback credibility (p < 0.01) higher than the Task-oriented Numerical group; the two Comment groups did not differ. Some participants recounted negative experiences with the feedback they received. CONCLUSIONS: Medical students responded to feedback in ways that challenge previous education research. Specifically, students preferred and improved more in the short term (but not at retention) when receiving Ego-oriented feedback in Numerical form. Although learning retention did not differ significantly across feedback conditions, students' perceptions of themselves and of the teacher and training environment did differ and the implications for trainees' future learning must be considered.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».