Reflecting on Peer Feedback in Problem-Based Learning: Implementing a Group Function Tool
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Self-directed peer feedback is integral to the problem-based learning (PBL) process, but poorly scaffolded feedback processes can be inefficient and ineffective and there is little guidance on how students should structure these processes. This study aims to identify implementation considerations for a group function reflection tool and explore group feedback behaviours around the operationalization of the tool. Methods We conducted a qualitative study informed by direct content analysis using the group function reflection tool and conducted semi-structured focus groups in 2024 with 24 medical students and two tutors participating in a PBL curriculum. Students conducted peer feedback using the tool over four weeks, submitted feedback through an online form, and reflected on their experiences in focus groups. We analyzed feedback responses and transcripts in a staged approach, sensitized by three frameworks: the Human Factors Framework, the Task-Gap-Action model of feedback, and Thanks for the Feedback: Appreciation, Coaching, and Evaluation. Results We constructed five themes: 1) appreciative feedback is often under-valued, 2) there is tension between structure and flexibility in the feedback process, 3) the interplay between written and verbal feedback, 4) the density of feedback requires careful optimization, and 5) the tool as a threat to tutors. Discussion Operationalization of the tool exposed tensions around the peer feedback process. The tool reinforced the importance of a self-guided process for peer feedback which also requires prompting. It raised assumptions about the PBL feedback process which should be further studied to better understand peer feedback in broader contexts.
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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 | 0,051 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».