Fostering “Reflection-On-Practice” Through a Multisource Feedback and Peer Coaching Pilot Program
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Reflective practice involves thinking about one's practice and often involves using data to effect such reflection. Multisource feedback (MSF) involves evaluation by peers, patients, and coworkers. Coaching has been identified as a key aspect of MSF with peer coaching involving two or more colleagues working together to reflect on current practices and share ideas. We introduced a pilot MSF and peer coaching program with a goal to evaluate its effect on fostering reflective practice. METHODS: Physician participants completed a 360-degree assessment of their practices, followed by peer coaching sessions. Peer coaches were oriented to an evidence-based theory-driven feedback model (R2C2) to support coaching skills development. A mixed-methods evaluation study was undertaken, including pre to post surveys of readiness for self-directed learning, a postevaluation survey of participant satisfaction, and semistructured participant interviews. RESULTS: Thirty four (N = 34) participants completed the 360-degree assessment, and 22 participants took part in two coaching meetings. Respondents reported significant improvement to aspects of their readiness for self-directed learning ( P <.05), including knowing about learning strategies to achieve key learning goals, knowing about resources to support one's own learning, and being able to evaluate one's learning outcomes. Overall, respondents felt empowered to "reflect" on their practices, affirm what they were doing well, and, for some, identify opportunities for further and ongoing professional development. DISCUSSION: MSF and peer coaching emerged as key elements in enabling reflective practice by facilitating reflection on one's practice and conversations with one's peers to affirm strengths and opportunities for strengthening practice through self-directed professional development.
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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 | 0,015 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».