On-the-job e-learning: Workers' attitudes and perceptions
Notice bibliographique
Résumé
The use of e-learning for on-the-job training has grown exponentially in the last decade due to it being accepted by people in charge of businesses. Few papers have explored virtual training from the workers’ standpoint, that is, the perception they have about the different training methodologies (face-to-face vs. virtual) and the attitudes they have towards on-the-job learning. Training, in this context, is an investment for both the two participating agents: businesses and workers. It seems logical that knowing the perceptions and attitudes shown by the targets of the training is, at least, as important as knowing the advantages for the companies.<br /><br />To analyse workers’ perceptions and attitudes we conducted an online survey of 2,000 employees of the leading European savings bank, CaixaBank (<a title="http://www.caixabank.com/index_en.htm" href="http://www.caixabank.com/index_en.html">http://www.caixabank.com/index_en.html</a>), on training habits, perceptions, motivations, and disincentives of undertaking face-to-face or online instruction. <br /><br />The results reveal that workers perceive e-learning as a more flexible and up-to-date training methodology. On the other hand, face-to-face training continues to be perceived as a more motivating methodology compared to virtuality and with better explanations from the course trainers. As regards motivations given by the workers when it comes to training, there are three main groups of attitudes: those which are more affective and social, those which reveal poor adaptability or fear of the new training requirements, and, finally, those linked to the knowledge society.<br /><br />Such results state that while the benefits of distance methodology can be clearly identified from the company’s point of view (i.e., as a flexible and efficient methodology to develop the employees’ skills and knowledge), from the employees’ standpoint, the advantages of virtual training are not so clear and depend to a great extent on their attitude towards the use of virtuality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».