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Enregistrement W3118988773 · doi:10.3138/jvme.2020-0124

“Just Engage in It or Not, You Get Out What You Put In”: Student and Staff Experiences of Feedback and Feedforward in Workplace-Based Learning Environments

2021· article· en· W3118988773 sur OpenAlexvenueno aff
Sarah Kelly, Angela Hague, Andrew Blythe, Nigel D Robb, Sheena Warman

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisPsychologyProfessional developmentProcess (computing)Peer feedbackFeed forwardMedical educationResource (disambiguation)Focus groupPedagogyComputer scienceQualitative researchMedicineSociologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Feedback is central to student learning in the veterinary workplace. Feedforward, a related concept, is used to describe the way information about a student's performance may be used to improve their future performance. Feedback and feedforward practices are diverse, with varied student and staff understandings of the nature and purpose of feedback (feedback literacy). This study compared the practices of feedback and feedforward in a range of programs in one institution during student transitions from the classroom to workplace-based learning environments. The study adopted a broad inter-professional approach to include health care programs and social work and theater and performance studies. Profession-specific focus groups were conducted with contribution from 28 students and 31 staff from five different professions. Thematic analysis revealed that students and staff shared an understanding of the feedback and feedforward concepts, and both groups recognized the importance of emotional and relational aspects of the process. Students and staff across all professions recognized the impact of time constraints on the feedback process, although this was particularly highlighted in the health science professions. Social work and theater and performance studies students demonstrated a more nuanced understanding of the emotional and relational aspects of feedback and feedforward. Overall, the approach highlights similarities and differences in practices and experiences in different workplace contexts, creating opportunities for cross-disciplinary learning, which may have relevance more widely in higher education programs with workplace-based elements. The study underpinned the development of the LeapForward feedback training resource (https://bilt.online/the-leapforward-project/).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0130,009
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0030,011
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,338 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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