Comparing Objective Measures and Perceptions of Cognitive Learning in an ERP Simulation Game
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Enterprise Resource Planning (ERP) systems have had a significant impact on business organizations. These large systems offer opportunities for companies regarding the integration and functionality of information technology systems; in effect, companies can realize a competitive advantage that is necessary in today’s global companies. However, effective training for the incorporation and use of these large-scale systems is difficult and challenging; improved strategies for effective training include the use of business simulations. The question of the effectiveness of training remains—“How do we measure learning?”. In a recent Simulation & Gaming article “Business Simulations and Cognitive Learning”, Anderson and Lawton (2009) focus on research associated with the assessment of cognitive learning in business simulations. They indicate that little progress has occurred in objectively assessing cognitive learning in simulations and call for research that might help determine whether simulations accomplish what they purport to achieve in terms of participant learning. In this research note, objective measures of learning are presented. The results of objective measures of learning are compared with those of self-assessed perceptions of learning in the context of an ERP business simulation game. Based on the comparisons of learning measures, self-assessed measure results were not different from those of objective measures; moreover, learning did occur.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle