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Enregistrement W4312703347 · doi:10.4236/ce.2022.1311226

Construction Cycle and Quality Controls for Training Transfer Evaluations in Livelong Learning Programs in Quebec and Switzerland

2022· article· en· W4312703347 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueCreative Education · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHuman Resource Development and Performance Evaluation
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElaborationQuality (philosophy)Test (biology)Table (database)Computer scienceTransfer of trainingData collectionPlan (archaeology)Transfer of learningMacroTransfer (computing)Relation (database)Training (meteorology)Product (mathematics)Process managementKnowledge managementArtificial intelligenceEngineeringData miningMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Construction Cycle and Quality Controls for Training Transfer Evaluations (CCQCTTE) is an assessment method that results of collaboration between University of Quebec in Montreal (UQAM) Canada and the University of Teacher Education of State of Vaud (HEP Vaud) Switzerland. The main objective of CCQCTTE project is to design and field test a method for building high quality training transfer assessments (level 3 of Kirkpatrick’s model). In relation with this goal, we defined five sub-objectives: easy way of use; implementation of best practices; cyclical quality approach; taking into account of transfer factors; diagnostic feedbacks. CCQCTTE consists of eight steps: 1) analysis of the training objectives and of the factors influencing the transfer; 2) assessment design; 3) items writing; 4) information about the assessment; 5) collection of transfer data; 6) processing of results; 7) feedbacks and 8) macro-regulation. The end product of the first step is a table of specifications and a list of transfer factors. Once the evaluation plan is defined in step two, we can move on to step three of item development. During the fourth step, all the stakeholders are informed. During step five data collection takes place in the training environment and in the workplace. Data are processed to extract information during step six. The seventh step concerns elaboration and sending of personalized feedback to the trainees and the stakeholders. Finally, the eighth and final step is a “macro-regulation” that consists of learning from all the previous steps in order to improve future transfer assessments cycles. During the first-year, we made a preliminary field testing and the second-year, a series of main field tests of the CCQCTTE. During the third year, the method was implemented in Montreal and in Lausanne. The three years international CCQCTTE project has made it possible to develop the method during construction of several transfer assessments for lifelong training programs. We highlighted a real added value of step 8 that transforms the cycle in a kind of spiral of quality. In terms of limitation, we note that step 1 “Analysis” remains time-consuming and that it is difficult to start without the accompaniment of an experienced expert of the CCQCTTE. As part of this paper, we will describe the CCQCTTE method and its quality approach, the circumstances in which it was developed and field tests results.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,470
Score d'incertitude au seuil0,408

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,286 · 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