Notice bibliographique
Résumé
CSBILEs allow the compression of time and space and provide an opportunity for practicing managerial decision making in a non-threatening way (Issacs & Senge, 1994). In a computer simulation-based interactive learning environments (CSBILEs), decision makers can test their assumptions, practice exerting control over a business situation, and learn from the immediate feedback of their decisions. CSBILE’s effectiveness is associated directly with decision-making effectiveness; that is, if one CSBILE improves decision-making effectiveness more than other CSBILEs, it is more effective than others. Despite an increasing interest in CSBILEs, empirical evidence to their effectiveness is inconclusive (Bakken, 1993; Diehl & Sterman, 1995; Moxnes, 1998). The aim of this article is to present a case for HCI design principles as a viable potential way to improve the design of CSBILEs and, hence, their effectiveness in improving decision makers’ performance in dynamic tasks. This article is organized as follows: some background concepts are presented first; next, we present an assessment of the prior research on (i) DDM and CSBILE and (ii) HCI and dynamic decision making (DDM); the section on future trends presents some suggestion for future research. This article concludes with some conclusions.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».