Time to Make Sense: Doctors’ and Students’ Experiences of Difficult Feedback
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Learners' experiences of feedback conversations, and their longitudinal impact, are largely invisible to educators. While we know more about what makes for an effective feedback conversation, we are yet to fully understand how learners make sense of these encounters over time. This has implications for understanding the potency of feedback on practice and for how best to support learners, particularly when the experience is challenging. Our research aimed to explore the characteristics of difficult feedback and the temporal aspects of feedback sensemaking. Methods: We collected written narratives from 32 doctors and 49 medical students via an online questionnaire about a time when they received difficult feedback in a clinical setting. Open- ended prompts facilitated participants to describe their experience, the evaluation of it over time, and the learning that arose from it. We undertook reflexive thematic analysis of the data, informed by constructivist sensemaking perspectives. Results: Difficult feedback conversations were characterized by unpredictable and complex interactions between emotions, sensemaking and learning. Despite some feedback perceived as personal, inappropriate, or threatening, feedback information was seldom disregarded. Participants engaged in feedback sharing and reflection, which often extended over years, contributing to identity work and to development of their clinical practice. Discussion: Our findings highlighted the temporal nature of sensemaking of difficult feedback and challenge expectations for learners to respond and commit to progress in the moment. Providing learners with time for reflection on feedback and opportunities to connect with personal and professional networks may facilitate the longitudinal sensemaking processes.
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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 | 0,018 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,013 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| 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 ».