Introduction and Activation Strategies for Smart Training of Corporate
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
Purpose -The purpose of this study is to explore the introduction and activation of smart training for the effective training of vocational ability development of companies in the 4th industrial revolution era, we analyze the present status of smart training introduction and related difficulties and propose concrete activation plan. Research design, data, and methodology -Through the online survey, we tried to confirm the recognition of corporate about smart training. Questionnaires include what are the benefits, expectations, and difficulties of smart training, etc. The survey was conducted from August 21, 2017 to September 4, 2017. A total of 69 companies participated in the questionnaire. The questionnaire results were analyzed through frequency analysis and contents analysis. Based on the results of the questionnaire, we found out the cause of inhibition of smart training activation and suggested activation strategies. Results -The main reason for the provision of smart training is the expectation of the training performance and the recognition that it is possible to provide training in a flexible manner. The effectiveness of smart training operation was evaluated as a high level of contribution to the development of creative training course and the capacity of training institute. As a result of checking factors that hinders the activation of smart training, the most important reason is that the time and cost burden of the training institutes is excessive. The lack of expertise in the design of smart training courses and the burden of employers and trainees. Conclusions -In order to activate smart training, it is necessary to find solutions to the obstacles at the internal or external level of training institutions. The internal barriers to the training organization are lack of internal competence for preparation and course management.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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