Getting Real: Enhancing the Acquisition of Negotiation Skills Through a Simulated Email Transaction
Notice bibliographique
Résumé
The authors first review the widespread use of role-plays and simulated exercises in response to the challenges of learning and teaching negotiation – in particular, the need to integrate theoretical and skills-based instruction. Drawing on their experience in the classroom, they present a simulation adapted to redress common deficiencies of role-playing.Law students in different provinces were paired to negotiate a commercial transaction between law firms. Working with basic background facts and a stranger on the other side, the students were free to use their own names and choose their own negotiating styles, thereby reducing the artificiality experienced by role-players who have to assume roles and pretend not to know their counterparts. The exercise allowed for the development of a negotiation relationship over the course of a week, in contrast to the one-time nature of many in-class simulations. The negotiation also took place solely by email and invited students to explore the impact of this mode of communication.Using excerpts from student learning journals, the authors discuss the results under six headings: (i) initiating the relationship and managing written communication; (ii) making fundamental choices and dealing with dilemmas; (iii) adapting strategy; (iv) attempting to influence outcomes through anchoring; (v) managing information; and (vi) constructing negotiator identity. The authors conclude from the degree of student reflection and critical thinking that such simulations can contribute to better integration of skills and theory, and perhaps even to transformational learning.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».