“Directed” self-assessment: Practice and feedback within a social context
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Accurate self-assessment appears to be difficult and, some would propose, even impossible. Recent reviews suggest that peer assessment may be more accurate and that multisource feedback (MSF) may inform self-assessment. We had conducted a series of studies of family physicians in an MSF program including assessments from patients, medical colleagues, and coworkers and self-assessment. Using this body of research, this article explores self-assessment within the social context of multisource feedback and investigates the influence of feedback from peers and others upon self-assessment. METHODS: This is a review article in which we synthesized findings of the series of studies with respect to self-assessment, used conclusions to propose a model for self-assessment within a social context, and suggest practical and research implications. RESULTS: Physicians compared peers' and others' assessment feedback with global self-perceptions of performance. Negative feedback, especially from medical colleagues, that was inconsistent with self-perceptions was not readily reconciled with self-assessments. Multiple internal and environmental factors influenced reconciliation and assimilation of negative feedback. Reflection upon feedback and self-perceptions appeared to be instrumental to reconciliation, and reflection could be facilitated. DISCUSSION: We propose a model of "directed" self-assessment to facilitate the integration of external feedback, especially negative feedback, with self-perceptions and enable its use for practice improvement. Implications for education and research include increasing understanding of ways physicians assimilate external feedback and of the role of educators as facilitators of "directed" self-assessment and self-learning to assist physicians in integrating external feedback.
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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 | 0,025 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».