Dual and duelling purposes: An exploration of educators' perspectives on the use of reflective writing to remediate professionalism in residency
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Professionalism lapses have high stakes for learners and educators. Problems with professionalism, unless appropriately and effectively remediated, may portend serious problems in practice. Yet, remediation for unprofessional behaviour is particularly challenging-and understudied. Increasingly, educators are turning to reflective writing as a remediation strategy in residency, yet little is known about what educators expect reflective writing to accomplish, how they choose reflective writing tasks, why they use reflective writing, or how they evaluate whether a learner has met expectations. We aimed to understand why and how postgraduate medical educators use reflective writing as an educational intervention to remediate professionalism. METHOD: In this constructivist grounded theory study, we interviewed 13 medical education professionals with experience using reflective writing to remediate professionalism across five Canadian medical schools. Data collection and analysis occurred iteratively using constant comparison to identify themes and to understand the relationships among them. RESULTS: Medical educators reported using reflective writing as a learning tool to develop insight and as an assessment tool to unearth evidence of insight. The goal of learning may compete with the goal of assessment, creating tension that leads to uncertainty about the sincerity, quality and effectiveness of reflective writing as well as concerns about learner safety. Educators reported uncertainty about whether learners write to pass or to introspect and about how to judge the effectiveness of reflective writing as a learning tool. They expressed concern about creating a safe environment for learners-one that enables the genuine reflection required for insight development-while meeting requirements of remediation. CONCLUSIONS: Educators express ambivalence about using reflective writing to remediate professionalism in residency. Understanding the potential and pitfalls of reflective writing may inform more tailored and effective approaches to remediate professionalism.
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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 | 0,040 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,025 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».