How can I help at this moment? Outlining three generations of coaching for health professions educators
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Coaching is increasingly recognised as a valuable tool in health professions education (HPE), supporting learning, performance, and well-being. Yet, the term 'coaching' is used inconsistently, leading to confusion and limiting its potential impact. In this cross-cutting edge article, the authors draw upon a framework from the sport psychology and organisational development literatures to outline three distinct generations of coaching that can guide HPE away from treating coaching as a unitary construct. In doing so, we strive to clarify coaching's varied purposes and paradigms. THE THREE GENERATIONS FRAMEWORK: Generation 1 emphasises performance management, focusing on goal-setting and problem-solving. Generation 2 shifts towards personal development, leveraging strengths and fostering long-term growth. Generation 3 centers on meaning-making and cultural transformation, prioritising values, identity and reflective dialogue. The authors argue that each generation offers unique benefits and limitations and that coaching in HPE should be deliberately aligned with the learner's context and goals. Through examples from clinical education, they illustrate how different coaching approaches can support technical skill development, professional identity formation and well-being. IMPLICATIONS: Rather than advocating for a single model, the article encourages educators to adopt a flexible, context-sensitive approach to coaching. By understanding the generational distinctions, HPE professionals can better tailor coaching interventions to meet learners' evolving needs and foster sustainable development. As coaching continues to expand in scope and complexity, this framework offers a timely lens for enhancing clarity, intentionality, and impact in health professions education.
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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 | 0,012 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,018 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».