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Enregistrement W1598220985 · doi:10.21225/d5602q

Learning Is Change: Creating an Environment for Sustainable Organizational Change in Continuing and Higher Education

2014· article· en· W1598220985 sur OpenAlexaffvenueabout
Christie Schultz

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of University Continuing Education · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueOrganizational Learning and Leadership
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrganizational changeOrganizational learningUnit (ring theory)Continuing educationOrganizational unitOrganization developmentPublic relationsHigher educationChange management (ITSM)Knowledge managementSociologyPsychologyManagementPolitical scienceMedical educationBusinessMathematics educationMarketingComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article explores the ways in which learning itself is a form of organizational change and, as such, supports organizational readiness for change. The study considers a continuing education unit within a major Canadian university that managed to transform its decentralized and independent student records and administration system (student registration, student financials, student academic records) by merging into the university’s central student management system.The technological implementation and transformation took place over 18 months and was enabled by a series of formal committees and working groups, involving a wide range of members across the university’s communities and within the continuing education unit. The empirical data consist of responses given during in-depth interviews with a set of participants involved in the change initiative and technology implementation. Managers’ reactions to and reflections on organizational change figure prominently in the research findings and discussion.The article aims to show that creating an environment for sustainable organizational change in higher education, and perhaps more generally, is supported by recognizing that learning itself is change, and that workplace learning may therefore help to create organizational readiness for change.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0130,023
Communication savante0,0130,006
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,185 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations13
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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