INDIVIDUALIZATION OF LEARNING IN CANADIAN MULTINATIONAL CORPORATIONS:FOREIGN EXPERIENCE AND WAYS OF IMPLEMENTATION
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
The corporations perceive human capital as the greatest potential for competitive advantage, and staff training as a prerequisite for achieving the company’s strategic aim since business success and market competitiveness directly depend on the ability of employees to provide life long learning. In the context of searching the ways of optimizing this process, the aim of our study is to determine the features and opportunities for the development of individualization of learning by means of information and communication technologies in multinational corporations in Canada in order to use their experience in Ukrainian higher education. The set of interrelated general scientific research methods was used to achieve this goal: analysis, synthesis, comparison, generalization, systematization, which were used to study the scientific literature, programs and corporate training courses in multinational corporations in Canada. Analysis of training in Canadian multinational corporations shows that the use of the advanced information and communication technologies in independent non-formal learning, including mobile learning, social networks, Massive Open Online Courses, electronic coaching, corporate blogs, gamification, wikis, etc., contributes to the deepening of individualization of training, and the practice of employee’s independent planning and implementation of his/her learning process is becoming more common. The study concludes that individualization is an important aspect of training in Canadian multinational corporations. The basis of individualization of learning is self-direction, autonomy of students, their willingness to take responsibility for planning and implementation of all stages of their learning.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle