Organizational learning and benchmarking in university technology courses
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to analyze the management practices that contribute to single and double cycles of organizational learning in the vocational education of the Brazilian higher education technology courses (HETC), and to study the learning outcomes that result through the Brazilian Ministry of Education SINAES indicators. Design/methodology/approach It consisted in both participant observation and quantitative phases. The participant observation phase included a benchmarking activity at École de Technologie Supérieure (ÉTS) de Montréal, to analyze and delimitate their practices for the preparation of the second phase, test the hypotheses by means of modeling of structural equations. Findings The key practices that contribute to organizational learning in the Brazilian HETC were identified through a benchmark activity at ÉTS by using a quantitative research scheme of single cycles of organizational learning, and further in correspondence with the Brazilian criteria (SINAES-Ministry of Education). Research limitations/implications The extent of the sample is concentrated in the southern region of Brazil (Rio Grande do Sul, Santa Catarina and Paraná), limiting its representativeness to a regional basis. Practical implications Practices that contribute to organizational learning are a counterpoint and a complement of the Brazilian Ministry of Education SINAES indicators, which value the formalization of those courses and the future actions in the Brazilian universities. Social implications The study re-inforces the importance of organizational learning for the development of excellence in Brazilian HETC. Originality/value The results contribute to build analysis frameworks on the relationships between management practices, organizational learning, benchmarking and organizational outcomes, particularly in the management of the technology courses and for Brazilian universities.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle