The Development of Competency Model Perceived by Malaysian Human Resource Practitioners’ Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
The intent of this research was to identify Malaysian Human Resource Development (HRD) practitioners’ perceptions of competencies needed by HRD practitioners in organizations. The research was based on the American Society for Training and Development (ASTD) models for Workplace Learning and Performance (WLP). The purpose was to assess the perceptions of Malaysian HRD practitioners in organizations regarding the importance of competencies for human resource development in organizational contexts. This study employed quantitative, cross-sectional survey, and an existing ASTD competencies instrument. Organizations were chosen based on the Federation of Malaysian Manufacturer’s (FMM) database. Data for this study were collected from 144 HRD practitioners from various organizations in Malaysia who successfully completed the web-based survey. Data were analyzed using descriptive statistics and Exploratory Factor Analysis. The findings of the study indicated that the Malaysian HRD practitioners perceived certain competencies as currently important and others as important in the future for their organization. The results were supported by a number of statistical findings with medium to small effect sizes. By using exploratory factor analysis, this study revealed that the Malaysian HRD practitioners perceived only 25 of the 52 competency items to be important. The results from this study have implications for the ASTD competency model and provide evidence that the competencies needed by employees and in organizations are changing over time.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».