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Enregistrement W4296151719 · doi:10.13152/ijrvet.9.3.1

Workplace Learning in China: Transferring Training Into Practice to Improve Performance

2022· article· en· W4296151719 sur OpenAlexaff
Xinheng Wang, Weihan Lin, Tianwen Xue, Limin Gu, HE Yan-sheng, Xiaoshan Huang, Zilu Jin, Yihua Wu

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Research in Vocational Education and Training · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueOrganizational Learning and Leadership
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransfer of trainingContext (archaeology)ModalitiesTransfer of learningPsychologyMedical educationTraining (meteorology)Work (physics)MedicineApplied psychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: The present study seeks to examine the efficacy of different training modalities on increasing workplace learning, representatives' intent to transfer what they learned into their work, and importantly how training impacts actual work performance. These relationships are tested in the context of a Chinese division of a multinational pharmaceutical company, where pharmaceutical representatives are tasked with relaying relevant efficacy and safety information on pharmaceutical products to health care professionals who prescribe them to patients. Methods: The present study employed a three-group between-subjects experimental design. Representatives received varying forms of training (instruction only, instruction plus reflection, and instruction, reflection, plus direct feedback) based on experimental conditions. After three training sessions over the course of six weeks, representatives were assessed on how much they learned in the training and their actual work performance through observer assessment of meetings with health care professionals, facilitated by the representatives. Findings: In this study, it was found that the process of actively reflecting on what was learned in training led to increased learning, as well as increased performance, compared to simply studying the material. However, receiving direct feedback on training performance, combined with active reflection training, did not provide any further benefits in terms of learning or work performance. Notably, there were no differences in intent to transfer learned material to work, as all conditions reported high levels of transfer intention. Conclusion: The finding provides insightful evidence to support the benefits of fostering trainees' active reflections for work-based learning in the Chinese industry training scenario. In contrast, receiving direct comments on how students performed from a manager or trainer, as well as advise on how do better in the future, had no effect on increasing learning or performance. Although the effect of direct feedback is not statistically significant in this context, further research should be done in understanding individuals' thoughts and behaviors when received direct feedbacks received in workplace training. Relatively little workplace research has assessed both workplace learning and performance in the same study, specifically in the Chinese context. While training efficacy likely varies across cultures to begin with, compensation structures in China do not provide the same monetary incentives for workplace learning (i.e. chance to increase income) as Western culture. This means that any way to increase workplace learning should be of extra value, as employees otherwise may not engage in it at all.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,102
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,310 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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