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Enregistrement W4408119897 · doi:10.1016/j.ijme.2025.101150

Innovations in the case method of teaching management, 2000–2024: A scoping review

2025· review· en· W4408119897 sur OpenAlexaff
Fengli Mu, James E. Hatch

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Management Education · 2025
Typereview
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Marketing Education
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceProcess managementBusinessKnowledge management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Beginning in the Harvard Business School over 100 years ago, the case method of training management students is now widely used throughout the world. While retaining its core philosophy the original version of the case method has been modified repeatedly. This has been necessitated due to the challenges of implementing the method in a variety of contexts; especially the changing nature of the student body, and advances in technology. The purpose of this paper is to review in one place the more recent innovations in the case method of teaching in business schools and the motivation for these innovations as found in the academic literature since the dawn of the 21st century. We also speculate on some of the teaching innovations we can anticipate in future. • Since the turn of the century there have been many innovations in the classic case method. • Innovations stimulated by internationalization, changing student body and technology change. • Paper identifies five broad classes of innovations depending on the problem they are solving. • It also speculates on possible future case method teaching innovations.

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 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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,767
Score d'incertitude au seuil0,923

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,373 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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