Notice bibliographique
Résumé
This chapter discusses social change as context and social responsibility as impetus for a socioculturally sensitive research and study of workplace e-learning. Current interventions of workplace elearning, when not accompanied by socio-cultural sensitivity, are destined to falter with respect to adequate workplace adult education and training for a global, diverse workforce. To describe transformation and change happening at work as ‘phenomena’ is an understatement. Workplace transformations and workforce changes are, quite literally, daily events. A dynamic and global workforce lives and works in the global age. Workers now participate in organizations comprising of people who are more experientially and demographically diverse. Consumer tastes and loyalties are incessantly transient. Organizations are also morphing with respect to technologies, processes, jobs, and accountabilities. Against this backdrop, the growing reliance on workplace e-learning as a complete solution based on the goals of cost savings and process efficiencies is increasingly problematic. The assumption of the ubiquity of the technological or financial artefacts of hardware and software, as sufficient to overcome diverse workforce learning needs fundamentally naive. The importance and necessity of broaching workplace e-learning as a socio-culturally negotiated idea, and not as just a technological or financial artefact, now becomes clearer. Social change does impact workplace transformations and workforce changes, which in turn directly influence workplace e-learning outcomes. Social responsibility now also becomes an ‘impetus’ for the socio-cultural sensitivity of workplace e-learning and the benefit of a global and diverse cohort of adult learners contending with workplace transformations, workforce changes, and social changes.
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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 | 0,012 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,074 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».