Implementing the Critical Friend Method for Peer Feedback among Teaching Librarians in an Academic Setting
Notice bibliographique
Résumé
Objective – The role of the academic librarian has become increasingly educative in nature. In this study, the critical friend method was introduced among teaching librarians in an academic setting of medicine and health sciences to ascertain whether this approach could be implemented for feedback on teaching of these librarians as part of their professional development. Methods – We used a single intrinsic case study. Seven teaching librarians and one educator from the faculty of medicine participated, and they all provided and received feedback. These eight teachers worked in pairs, and each of them gave at least one lecture or seminar during the study period. The performance of one teacher and the associated classroom activities were observed by the critical friend and then evaluated and discussed. The outcome and effects of critical friendship were assessed by use of a questionnaire. Results – The present results suggest that use of the critical friend method among teaching academic librarians can have a positive impact by achieving the following: strengthening shared values concerning teaching issues; promoting self-reflection, which can improve teaching; facilitating communication with colleagues; and reducing the sense of “loneliness” in teaching. This conclusion is also supported by the findings of previous studies. Conclusion – The critical friend method described in this study can easily be implemented and developed among teaching librarians, provided that there is support from the organization. This will benefit the individual teaching librarian, as well as the organization at large.
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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 | 0,035 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».