Could the R2C2 Feedback and Coaching Model Enhance Feedback Literacy Behaviors: A Qualitative Study Exploring Learner-Preceptor Feedback Conversations
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Feedback literacy (FBL) is a critical skill for learners encompassing four behaviors: appreciating feedback, making judgements, managing affect, and taking action. Little guidance has been available for clinical preceptors to promote FBL. The R2C2 feedback and coaching model that guides teachers through building Relationships, exploring Reactions and Reflections, discussing Content and Coaching to co-develop an action plan for follow-up may support FBL. This study sought to identify whether R2C2 conversations operationalized FBL behaviors and the factors that appeared to influence FBL. Methods: Based on data from a multi-institutional, qualitative study involving 15 dyads of learners (residents and medical students) and their physician preceptors, a secondary analysis of R2C2-guided feedback conversations and debriefing interviews was undertaken. A framework analysis mapped the data to FBL behaviors and explored factors that impacted behaviors in the context of the research and theories underpinning R2C2 and FBL. Results: Most elements of FBL behaviors were demonstrated in R2C2 conversations. Appreciating feedback and making judgements were most consistently noted. There was less evidence of managing affect as learners indicated acceptance of feedback. There was variability in the co-creation of action plans. Some created action plans, others had incomplete or no plan for immediate action or follow-up. FBL appeared to be impacted by learner-preceptor relationships, active learner engagement in feedback discussions, and personal characteristics. Discussion: Our analysis demonstrated that effective use of the R2C2 model could enhance FBL behaviors provided attention was paid to optimizing all phases of R2C2, particularly co-creation of action plans for follow-up.
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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 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».