Practice-based small group learning: what are the motivations to become and continue as a facilitator? A qualitative study.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Practice-based small group learning (PBSGL) originated in Canada and has spread to Scotland. After a successful pilot in 2004, there has been rapid growth in the number of participants in Scotland, particularly among general practitioners (GPs). Growth of participant numbers has required the recruitment and retention of trained peer facilitators who help PBSGL groups to learn. It was not known what the perceptions and experiences of PBSGL facilitators were; in particular what had motivated them to become and continue as facilitators. METHOD: Two focus groups of PBSGL facilitators were held; their discussions were audio-recorded and transcribed with permission. Data generated were coded, and themes were constructed from these codes. RESULTS: Participants found facilitation work to be enjoyable and useful. They had positive past experiences of problem-based learning and of small group learning. Older facilitators had experiences gained through their involvement in GP registrar training. Some of the younger facilitators saw the programme as being a method to enhance and advance their careers. There were anxieties about recruiting new PBSGL groups from potential members relatively unknown to facilitators. Once groups were established, facilitators felt there was little need for further support. DISCUSSION: Participants were enthusiastic about PBSGL facilitation, suggesting that the programme will continue and may grow further. Their positive perceptions and experiences should reassure potential new facilitators.
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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 | 0,021 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».