Design for a Real-world Relevant “Introduction to Business”Course: Students Learning to be Players Instead of Spectators
Notice bibliographique
Résumé
Business faculty, librarians and instructional design specialists at Memorial University of Newfoundland have partnered together to design a new Business 1000 course. The new course design addresses concerns from the corporate sector that business graduates lack real-world relevant knowledge and skills. This paper describes traditional “orthodox business school management education” which teaches students to look at contexts and situations, creating what we call management Spectators. We go on to describe a new model for management education which would put students into the here-and-now realities of business management and encourage situational analysis, creating what we call Players. The new model fosters critical thinking and information literacy skills in students to help them become more real-world relevant. In the new course design assignments and activities are structured as learning experiences rather than mere testing tools. In order to reflect the real-world environment students work in teams on business analysis and planning projects that may lead to a business plan. Through a “discovery learning” model, each team will necessarily learn about functional areas of business (accounting, finance, marketing, and organizational behaviour) in the course of completing the projects. Students will also hone their information literacy skills as part of the projects, learning how to identify information needs, where to get relevant and timely information, and how to critically analyze/evaluate the information they find.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,008 |
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 ».