An Overview of Competency Management for Learning and Performance Support: A Canadian Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Despite the turbulent economy, recent expenditures on workplace learning in North America have increased. Technology-based methods including tools that enable social learning are making significant gains and account for 39% of all training hours in 2012. A majority of companies are moving from static classroom training to workplace learning that is more interactive and driven by technology. Companies actively experiment with new methods such as personalized learning, performance support, and gamification to encourage employees’ motivation to learn and promote continuous workplace learning, practice and application. However, the divide between the training and competencies people have and the training and competencies companies need still remains. The National Research Council Canada (NRC)’s Learning and Performance Support Systems (LPSS) program, by implementing adaptive and personalization strategies, develops software components for learning, training, performance support and enterprise workforce optimization. These technologies have the potential to facilitate lifelong learning, reduce learning and training costs, and reduce demands on physical infrastructure. Software components being developed for learning, training and performance support also enable streamlined and rapid skill development, as well as reduce time to competency, support informal, personal and personalized learning, increase learner engagement, address workforce optimization and sustainability, and increase operational performance and productivity. An overview of the LPSS system and capabilities is presented along with the results of our review of the current state of competency management in Canada and some challenges in this area, followed by recommendations for further work on competency functionality in the context of the LPSS program.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».