Supporting clients via narrative storytelling and artificial intelligence: a practitioner guide for career development professionals
Notice bibliographique
Résumé
Purpose In this practitioner-focused essay, we combine traditional narrative storytelling approaches with Artificial Intelligence’s (AI) innovative abilities to enable career development professionals to support individuals across their lifespan. Design/methodology/approach We propose a three-phase career exploration approach, developed and tested in a real-world setting for career development professionals to support their clients to consider various career-related options as well as identify strengths and opportunities for personal development. Findings In phase one, the client recounts 7–10 positive narrative stories about engaging in activities they enjoyed. In phase two, the career development professional uses AI with tailored prompts to generate a personalised client report based on these narrative stories. In phase three, the report serves as the basis for further discussion and exploration with the client. Practical implications The approach provides a practical guide for career development professionals to increase their capability to support their clients in response to technological advancement and the contemporary world of work. A training document incorporating a worked example of the approach is provided in “Supplementary Material Appendix 1”. Originality/value Our approach acknowledges AI as a new actor and career development professionals as undervalued actors in supporting individuals to foster a sustainable career ecosystem.
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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 | 0,017 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
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 ».