Information technologies in corporate training: trends and approaches
Notice bibliographique
Résumé
Problem and goal. Within the framework of the study, based on the data of the Workplace Learning Report study, specialists from the USA, Canada and other countries, the transformation of corporate training over the past decades was analyzed, the main problems and challenges of companies/enterprises in the process of additional professional training of employees and ways to solve them were identified. The main problems of corporate training at the present time, as in the past, include budget deficit and search for free intervals in the schedules of employees for educational sessions. And the solution was the growth of online training, the use of online platforms, which made it easier to find time in the sche- dule of employees for training, create opportunities for flexible editing of educational content, and for managers it was easier to evaluate additional professional training thanks to the control tools built into online platforms. Methodology. However, it turned out that not all age categories of employees are ready to expand online training: older age workers prefer traditional or mixed training, as opposed to young people. Results. The study found that the degree of digitalization correlates with the size of the company: the comparative effectiveness of digital tools for additional professional education increases with the scale of the system in which they are applied: a deployed digital educational platform requires very few resources to expand to new branches and employees, rather than classical educational formats that require personal participation of teaching staff. Conclusion. The main trends in the development of corporate training in the coming years are described.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».