The Rigour of IFRS Education in the USA: Analysis, Reflection and Innovativeness
Notice bibliographique
Résumé
International Financial Reporting Standards (IFRS) are accepted throughout the world, particularly in the European Union, Australia, New Zealand and Canada. Emerging economies are also are aligning their practices with IFRS. Historically, the USA has been cautious about accepting IFRS. However, following acceptance of IFRS worldwide, the US Securities and Exchange Commission has recently allowed the filing of IFRS-based financial statements from foreign issuers and is presently considering the same from domestic issuers. Owing to lack of IFRS education and training in the country, concerns have been expressed about such moves of the USA towards IFRS. Following such concerns, the aim of the present study is to review previous literature on IFRS education to reflect on the present status of IFRS education in the USA. The research method includes a review of past literature on IFRS education in the Business Source Complete database from 2001 to 2012. In line with the review, this study reports that active learning approaches that stimulate critical thinking and judgement skills of students are the best methods to teach IFRS. The studies reviewed also report the lack of teaching materials, including software and technologies, to effectively teach IFRS. The only active learning strategies advocated in previous studies were the use of case studies and real life examples. Additionally, this study advocates the use of problem-based learning strategies. This study also reports the lack of research investigating students’ and educators' perceptions of available resources and approaches. Future studies are suggested in this direction, employing surveys and interviews.
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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 | 0,059 | 0,128 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».