Optimizing feedback reception: a scoping review of skills and strategies for medical learners
Notice bibliographique
Résumé
Background: Feedback remains essential to a learner’s professional development. Most feedback literature focuses on provision of feedback, and there is a lack of evidence-based data to support learners in developing skills to receive, evaluate and use feedback, independently of context. This scoping review mapped the literature regarding strategies and skills that optimize medical learners’ reception to feedback. Methods: Investigators conducted searches in MEDLINE, Embase, ERIC, APA PsycINFO and Web of Science Core collection from inception to May 2023. Study inclusion criteria were primary evidence sources, and strategies or skills for improved feedback reception for medical learners. Data were screened and extracted by pairs of independent reviewers. Investigators summarized study characteristics, outcomes, educational methods, and interventions. Results: Of 7692 total studies, six provided strategies and skills to improve feedback reception. Delivery of education was via workshops (n = 5 studies) that proposed cognitive, reflective and experiential learning activities, all reporting learners’ self-perceived improvement of feedback behaviour. Nine strategies and seven tools were identified, focusing on general approach, soliciting or evaluating feedback. Conclusion: The six included studies outline nine strategies and seven skills for improved learner feedback reception, focusing on overall approach and agentic behaviours without evaluation of the strategies or skills in practice. Key concepts and gaps in the literature were identified and may guide further investigation to optimize learner reception to feedback.
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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 | 0,024 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».