Evidence-Informed Facilitated Feedback: The R2C2 Feedback Model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction While feedback continues to pose challenges, new understanding is emerging. Feedback is now being seen as an interaction in which learner engagement, supportive relationships, reflection, and cooperative planning are important. In response and through research, we developed and tested the R2C2 model and teaching materials to support its use. Methods R2C2 is an evidence-based reflective model for providing assessment feedback. It includes four phases: (1) relationship building, (2) exploring reactions to the feedback, (3) exploring understanding of feedback content, and (4) coaching for performance change. It provides a strategy for facilitating feedback conversations that promote engagement with performance data and enable coaching for improvement. This package of educational materials includes paper-based and video resources designed to support interactive learning and skills development in facilitating feedback and coaching. Specific strategies are described and demonstrated for each phase of the R2C2 model and include a learning change template for the coaching phase. Resources can be used by an individual or group. A workshop outline with presentation slides and a practice scenario are also included. Results Through research, invited and peer-reviewed presentations, and feedback from colleagues who have used the materials and the R2C2 model, we have learned that the model is intuitive and easy to use, that it can engage the learner and support coaching, and that the educational materials are clear and useful. Discussion The model is intuitive, especially within competency-based education, is easy to follow, and makes sense to faculty, which makes it easy to implement in most programs.
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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 | 0,125 | 0,234 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».