Making Performance Real: Six Paths to Training That Matters
Notice bibliographique
Résumé
Training matters not only for business growth but also for talent acquisition and employee retention. Many experts and researchers highlight the importance and benefits of employee learning and development (Salas et al., 2012). The ATD (Association of Talent Development) 2019 State of the Industry and Training Magazine’s 2019 Training Industry Report indicates that billions of dollars and a tremendous amount of time are being spent on training. Many companies are concerned about the value of their current training programs, especially their leadership development programs (Deloitte, 2018; Kirkpatrick & Kirkpatrick, 2018; Beer et al., 2016; Bernal & Schuller, 2016). As we are experiencing a rapid digital transformation and tough economic times, companies are questioning the effectiveness of their leadership development models. This paper, first, aims to examine seven issues in the learning industry that lead to ineffective training from a practitioner’s point of a view. Then it discusses the Peterson, Song, and Udell (PSU) Training Model, an organizational talent development framework consisting of six specific, focused paths. We also focus on our 4E Training Design Model that resolves issues and makes performance real based on evidence from scientific research and insights from our experiences.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».