Impact of a professional development session based on learner evaluations within a preceptor community of practice
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physician preceptors play key roles in teaching medical professional trainees but receive little formal teacher training. One proposed way to improve teaching is by providing preceptors with learner feedback. The feedback from learner evaluations often has a limited impact with changes to teaching practice difficult to implement. This study explores the effect of using learner feedback to create a professional development session on teaching within a preceptor community of practice. METHODS: In this case study, 15 preceptors agreed to release their learner evaluations, and ten participated in the professional development session. Immediately and 2-3 months after the session, participants completed surveys on their intention to change and the changes made. The community of practice lead was interviewed to discuss the professional development session's impact. Qualitative approaches were used to analyze the data. RESULTS: From the learner evaluations, nine areas of improvement were identified and discussed. All attendees made changes to their teaching practices, which the community of practice lead confirmed. Fewer changes were identified at the community of practice group level. CONCLUSION: Using learner evaluations to structure a professional development session within a community of practice can help identify areas of improvement and create strategies to address these challenges.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 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 tête enseignante, 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 ».