Evaluating the Use of Role Playing Simulations in Teaching Negotation Skills to University Students
Notice bibliographique
Résumé
This paper critically evaluates the use of role-playing simulations in a negotiation course taught to graduate students. The course consisted primarily of a series of simulations involving the alternative dispute resolution (ADR) processes of negotiation, facilitation and mediation. Data were obtained from two sets of questionnaires completed by 41 students before and after the course. A review of previous research reveals that despite the widespread use of role-playing simulations in education, there has been very little empirical evaluation of their effectiveness, especially in conflict resolution and planning. Comparison of the data acquired from the two surveys generated findings regarding student understanding of ADR processes and key issues in conflict resolution; the educational value of simulations; the amenability of types of planning and planning goals to ADR; appropriate learning objectives; the importance of negotiation skills in planning; challenges in conducting effective simulations; the value of simulations in resolving real conflicts; the utility of negotiation theory; and obstacles to applying ADR to planning disputes. More generally, the paper concludes that role-playing simulations are very effective for teaching negotiation skills to students, and preparing them to manage actual conflicts skillfully and to participate effectively in real ADR processes. However, this technique is somewhat less valuable for teaching aspects of planning other than conflict resolution. Surprisingly, prior experience with simulations had no significant influence on the responses to the pre-course survey. Also surprising was the lack of a significant correlation between final exam scores and responses to relevant questions on the post-course survey.
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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 | 0,014 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».