Context of Vignettes and Ethical Sensitivity in Decision-Making Among Undergraduate Business Studies Learners at University of Nairobi, Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Vignettes have been applied to train professionals in various fields, which has contributed to significant improvements in learning outcomes, ethical sensitivity and learners’ ethical decision-making. At the University of Nairobi’s Department of Educational Communication and Technology, most instructors have been slow to embrace experiential learning and inconsistent in applying vignettes to deliver business ethics lessons that emphasise ethical sensitivity in decision-making, with far reaching effects on the quality of graduates. This study responded to the information gap about the relationship between the use of vignettes and learners’ ethical sensitivity in decision-making at the University of Nairobi. Cross-sectional survey design guided the research process, and primary data were sourced in 2018 from 116 learners. Both quantitative and qualitative analysis techniques were applied. Key results show that learners who agreed strongly that the context of vignettes influences ethical sensitivity in decision-making were about 3.9 times as likely to make ethically sensitive decisions as colleagues who disagreed strongly. Those who agreed that the context of vignettes influences ethical sensitivity in decision-making had about 2.3 times the odds of making ethically sensitive decisions as colleagues who indicted strong disagreement. This means that the more the learners appreciated that the context of vignettes influences ethical sensitivity in decision-making, the higher the chances of them making ethically sensitive decisions, and vice-versa. This brings to the fore the need for instructors to consistently apply the context of vignettes to deliver business ethics lessons to improve learners’ ethical sensitivity and propensity to make ethical decisions. The study recommends that for practice, vignettes business contexts should be integrated in teacher training business studies ethics lessons.
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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 | 0,003 | 0,020 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».