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Enregistrement W4311832822 · doi:10.1111/1911-3838.12326

Enhancing Students' Enabling Competencies: Student Perspectives and Recommendations for Educators*

2022· article· en· W4311832822 sur OpenAlexaffvenueabout
Richard Fontaine, Hanen Khemakhem, Susan K. Wolcott

Notice bibliographique

RevueAccounting Perspectives · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAccounting Education and Careers
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSet (abstract data type)CreativityPsychologyActive listeningAdaptabilitySoft skillsCompetence (human resources)Knowledge managementMedical educationPedagogyComputer scienceMedicineManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Employers continue to express concern that accounting graduates lack the necessary competencies when they enter the workplace. These concerns have been addressed in part by periodic revisions to Chartered Professional Accountants of Canada's (CPA Canada) CPA Competency Map, which is used to define competencies for entry into the profession. The CPA Competency Map has recently been revised to include a new set of enabling competencies (often called generic or soft skills). However, the accounting literature highlights a concern that time and resources spent on the expanding set of enabling competencies could take valuable resources away from teaching technical accounting skills. In addition, the education literature indicates that student motivation plays a key role in learning. If students are motivated to learn enabling competencies, then educational efforts could be more efficient and effective. Conversely, a lack of student motivation could reduce student engagement and learning. To address these concerns, we investigated the student's perspective on the importance of enabling competencies as well as on how and where enabling competencies should be learned. We surveyed 380 students enrolled in the CPA Canada Professional Education Program (PEP). We investigated the three new enabling competencies that are most distinct from the previous set of competencies and that may be the most difficult for accounting educators to teach: adaptability and resilience; creativity and innovation; and active listening. We asked students about the importance of these new enabling competencies for their future careers and whether the competencies should be taught in PEP or in the workplace. Our results indicate that students believe that the new enabling competencies are important and should be learned in both the classroom and the workplace. Moreover, student responses to open‐ended questions provide educators with suggestions on how to incorporate enabling competencies into the classroom by blending activities that could simultaneously enhance enabling competencies with technical competencies.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeQualitatif
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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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