How long should a training program be? A field study of “rules‐of‐thumb”
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to examine the question of how long a behavioral skills training program should be in order to result in measurable behavioral change. Design/methodology/approach An empirical field study was conducted to compare two different lengths of time for a managerial skills training program aimed at achieving behavioral change. The training time for the first training condition was based on “rules‐of‐thumb” found in the literature. The training time was increased in an “extended” training condition that covered the same material but permitted more time for lecture, role‐playing and discussion. Findings Results showed that, relative to a control group, participants in the “extended” training condition exhibited behavioral change, but those in the “rules‐of‐thumb” training condition did not. Self‐efficacy increased significantly for trainees in both training conditions. Practical implications More attention is required to the length of training programs as they are being designed, especially if behavioral change is a goal of the training. Using rules‐of‐thumb regarding training length may be insufficient for bringing about behavioral change. More importantly, the need for more effective management skills will not be met, and organizational performance outcomes may be jeopardized. Originality/value The results of this research have the potential to be broadly applicable to management training and may possibly generalize to training in other disciplines where the training is intended to effect behavioral change.
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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 | 0,018 | 0,034 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».