Assessment of Training Effectiveness Adjusted for Learning (ATEAL) Part I: Method Development and Validation
Notice bibliographique
Résumé
Training programs are a popular method, in industry globally, to increase awareness of desired concepts to employees and employers and play a critical part in changing or supporting performance improvements. The predominant method to assess the effectiveness of training programs is to have the participants answer Multiple Choice Question (MCQ) and True/False (T/F) questions after the training; however, the metrics typically used to report the outcome of such assessments have drawbacks that make it difficult for the trainer and organization to easily identify the concepts that need more focus and those that do not. This study introduces measures of the Assessment of Training Effectiveness Adjusted for Learning (ATEAL) method, which compensate the assessment scores for prior knowledge and negative training impact in quantifying the effectiveness of each concept taught. The results of this method are compared to the results of the most popular methods currently used. A simulation of various scenarios and the training effectiveness metrics that result from them is used to illustrate the sensitivity and limitation of each method. Results show that the proposed coefficients are more sensitive in detecting prior knowledge and negative training impact. Additionally, the proposed ATEAL method provides a quick and easy way to assess the effectiveness of the training concept based on the assessment results and provides a directional guide on the changes that need to be made to improve the training program for the participants. A companion paper expands the concepts using results from actual training sessions in multiple industries.
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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 | 0,160 | 0,309 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».