Establishing Knowledge and Cultivating Talent via Experiential Learning: The Case of the Fashion Retail Lab
Notice bibliographique
Résumé
Purpose In this teaching innovation, “ The Boutique” , the students are guided through the experiential learning cycle: experiencing, reflecting, thinking and acting. The assignment requires individuals to take on retail roles (i.e., operations, planning & buying, communications, training and development, accounting, and merchandising) to execute desired business outcomes. While studies of retail labs in the past have been limited to exploring the physical elements of a store, this assignment highlights techniques in which social media campaigns can be used to enhance retail goals. This innovative real-life lab experience thereby responds to the challenge that retail educators face encounter to get students to actively integrate ongoing digital strategies with actual retail operations. Method/Design and Sample The retail lab learning experience was analyzed through students’ qualitative comments using directed content analysis. This input was compared against the course’s learning outcomes. Results Students reported that the lab enhanced their digital and social media knowledge, teamwork skills, real world application, collaboration capabilities, understanding of sales and profits, and engagement with the consumer community. Value to Marketing Educators The paper benefits marketing educators by providing a blueprint of a retail lab that helps students to develop communication and teamwork skills, decision-making abilities, and forge career paths. In particular, the exercise builds students’ digital and social media knowledge. We also outline 8 learning outcomes to further students’ learning goals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».