Student-Initiated Feedback Using Clinical Encounter Cards during Clinical Rotations in Veterinary Medicine: A Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
Despite its critical role for successful student learning, providing adequate teacher feedback is still a major issue during clinical education. In human medical education, the implementation of clinical encounter cards (CECs) has led to more frequent, timely, and structured teacher feedback. The present study aimed to introduce student-initiated CECs in a veterinary medical setting (clinical rotations). A total of 24 students were randomly assigned to a control group (standard rotations) and an intervention group where they had to ask for teacher feedback using CECs. The feasibility of implementing CECs was evaluated by examining the content of the completed CECs and by using anonymous student and teacher questionnaires. In addition, acceptance of the intervention and changes in feedback behavior were examined from both the teachers' and students' perspectives. Overall, it was shown that using CECs is not only feasible in a veterinary clinical setting but also conducive to more frequent and constructive teacher feedback. However, some teachers postponed completing the CECs due to time pressure, leading to less direct and timely feedback. Moreover, students felt more comfortable asking for feedback from less experienced, younger teachers, and teachers' quantitative ratings and open commentaries seemed to be affected by leniency bias. Finally, a focus group including teachers and students discussed these results in light of their practical experiences. This led to a streamlining of the implementation process and optimizations to facilitate future large-scale implementation. The study has implications for veterinary educators wishing to improve feedback in their institution.
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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 | 0,018 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».