Approaches to learning at work and workplace climate
Notice bibliographique
Résumé
Three studies are reported concerning employees' approaches to learning at work and their perceptions of the workplace environment. Based on prior research with university students, two questionnaires were devised, the Approaches to Work Questionnaire (AWQ) and the Workplace Climate Questionnaire (WCQ). In Studies 1 and 2, these questionnaires were administered to two different samples of employees, and the factor structure of the questionnaires was explored. In Study 3, the two data sets were combined, and a random half of it was used to develop reduced sets of items that addressed selected factors for each of the questionnaires. The other half of the data was used to test the scales developed. For the AWQ, three factors are proposed: deep, surface‐rational, and surface‐disorganised. The first of these is consistent with the student learning literature, but the other two represent a division of a unitary surface factor. The three components of the WCQ are good supervision, choice‐independence, and workload. Correlations between scales indicated that the deep approach is positively associated with good supervision and choice‐independence, whereas the surface‐disorganised approach is negatively associated with these two constructs and positively associated with workload. Surface‐rational is negatively, though less strongly associated with choice‐independence. Suggestions are presented for use of these instruments in future research and practice.
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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 | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».