S’outiller pour mieux participer à la rétroaction : Un nouveau modèle cognitivo-comportemental destiné aux apprenants en médecine
Notice bibliographique
Résumé
Sharing formative feedback is inherent in the supervision process and the acceptance of feedback by learners is an essential step in learning. However, receiving feedback from the supervisor evokes emotions and accepting it is not easy. Several recommendations guide preceptors on how to share feedback with learners and all emphasize the importance of encouraging the learner to actively interact in the feedback process. Although studies point to the positive effect of informing and training learners about feedback, few focus on their responsiveness to feedback. Under the rubric of developing a personal skill to better accept feedback, we propose a new behavioral model, called H.O.S.T., which aims to guide learners to approach feedback with a personal growth mindset associated with the learning position. Specifically, the model presents an interdependent set of attitudes and behaviors that aim to facilitate emotional management and engagement in the feedback process, in order to initiate the reflective process necessary for learning and to enable the acquisition of targeted skills. The acronym H.O.S.T. reminds students of the four essential elements of the behavioral model: humility, openness, shared explicitness and tenacity. Based on the positive psychology movement, each element is defined and justified by known theoretical concepts. In order to better assimilate the components of the model, the use of internal dialogue is adopted to facilitate the training and adoption of behaviors. The essence of the model is discussed in light of the feedback literacy dedicated to learners.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,012 |
| Communication savante | 0,012 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».