Improving Business Student Writing – A Ten-Step Model
Notice bibliographique
Résumé
The ability to write effectively has been widely acknowledged as a consistent problem of business graduates – even at the best colleges and universities where English is the native language of the students. This paper identifies the challenges facing business students in becoming effective writers and identifies a model for improving business student writing which business schools at colleges and universities can apply.Objective: The purposes of this paper are to address the problem of ineffective business student writing and to suggest a ten-step model for colleges and universities to implement as they seek to improve the quality of their business graduates’ writing skills. We begin by briefly summarizing the writing limitations of many business school graduates, citing examples from the scholarly literature and feedback from employers. After identifying key issues in effective writing identified by scholars, we then present ten specific components of a model for improving business writing skills and explain how each of those components fits within a comprehensive program to improve business writing. We conclude this paper with a challenge to business faculty, department chairs, and deans to raise the bar by incorporating this ten-step model for the benefit of their own students and for those students’ future employers.Method: This is a conceptual paper that examines and integrates the academic literature with concepts related to improving business student graduate skills, particularly related to their ineffective writing abilities. Results: The paper identifies ten specific steps that can be applied as part of a holistic program to remediate ineffective student writing for business school students.Conclusion: Business schools have long been ineffective in preparing their graduates to write effectively. This ten-step model presents a resource to enable business faculty and administrators to honor their obligation to their students, future employers, and society.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».