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Enregistrement W1595245457

Learning management systems : a case study of the implementation of a web-based competency and training management program at Bell Canada

2002· dissertation· en· W1595245457 sur OpenAlexaboutno aff
Cécile Jobert-Egou

Notice bibliographique

RevueSpectrum Research Repository (Concordia University) · 2002
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInformation Systems Theories and Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImplementationLearning ManagementKnowledge managementComputer scienceProcess (computing)Leverage (statistics)Human performance technologyProcess managementEngineeringEngineering managementSoftware engineeringMultimediaArtificial intelligenceOperations management
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Systemic models of essential roles, processes, products and factors involved in implementations of web-based competency and training management programs are important guidance tools to organizations integrating learning management systems (LMS) to support human performance improvement goals. In order to leverage the potential of LMS, strategies to use a LMS to align e-learning and classroom-based training with competency requirements need to be delineated. This thesis applies the grounded theory (Strauss & Corbin, 1990) approach to develop a holistic understanding of the implementation of a web-based competency and training management program at Bell Canada, and generate a descriptive, systemic model of the steps performed. The findings suggest that the process of implementing a web-based competency and training management program involves different phases, and success is highly dependent on the change management approach, the level of granularity of competency definitions, the types of competencies models used and the instructional design strategy employed for content development. A set of recommendations for the evolution of research on effective management of competency and training systems technology is made

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,422
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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