Navigating discourses of feedback: developing a pattern system of feedback
Notice bibliographique
Résumé
Although feedback is often presented as if it were a well-understood concept in health professions education, in practice it can mean many things. For some, feedback is a conversation about defining and improving performance, while for others it is the information generated by assessments and tools. Indeed, feedback has variously been defined as a process, as data, as a conversation, and as a reflective exercise. As a result, for a concept so central to what educators do, 'feedback' is ambiguous and has multiple meanings. Pattern theory affords opportunities to examine what scholars and practitioners mean when they use the term 'feedback'. Elaborating feedback as a pattern system can connect otherwise disjointed discourses of feedback. In this paper, the authors describe the development of a pattern system of feedback in medical education. Arksey & O'Malley's 5-stages of scoping reviews were adapted to enact a 6-step pattern system development methodology that included (1) Identifying the research question and scope of inquiry; (2) elaborating a strategy for pattern identification; (3) study selection; (4) abductive pattern representation development; (5) pattern system testing; and (6) summarizing and reporting the results. A pattern system of feedback was developed based on review of 218 full text articles and testing against an additional 2833 citations. This pattern system is made up of 36 pattern representations organized under 6 domains: feedback referent, feedback intentions, feedback information, feedback processing, feedback response, and feedback meta. The pattern system was applied to two models of feedback to demonstrate its utility as a lens through which to analyze various instances of feedback and to foreshadow its potential broader applicability as a tool to facilitate knowledge synthesis in the feedback problem space.
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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 | 0,078 | 0,153 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,009 |
| Communication savante | 0,011 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».