Teaching Corporate Governance in an <scp>MBA</scp> Class: An Academic Note*
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Corporate governance is a new and emerging discipline in academia. The discipline of corporate governance has increased in importance, driven mostly by multiple financial scandals. These scandals have motivated regulators and the business community to require business professionals who are properly trained in various aspects of corporate governance. The problem, however, is that corporate governance covers many different subjects, such as finance, strategy, and law. This problem of multidimensionality of corporate governance is coupled with the fact that it is a field of study that has rapidly changed to keep up with changing regulations and the changing needs of the business community. These problems make the task of teaching corporate governance challenging for educators. Notwithstanding these challenges, business programs for MBA and CPA students are incorporating corporate governance into their programs. Therefore, our objective is to provide reflections on our three‐year experience of teaching corporate governance. We highlight the challenges that we experienced, such as the diversity of the clientele and the multidisciplinarity of corporate governance, and we discuss how we addressed these challenges. We also identity opportunities we used to develop our teaching approach, such as team teaching and using data from real companies. We present our reflections with the help of education frameworks that should help the community of educators if faced with challenges similar to ours.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».