Narrative Paradigms: Emotional Intelligence and Strategic Imperatives in HR Professional Designation Preparation
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the emotional dimensions of HR analytics education among MBA students preparing for the Certified Professional in Human Resources (CPHR) designation. Using qualitative data from faculty narratives at University Canada West (UCW) and insights from prior research, the study examines students’ emotional responses to People Analytics Platforms (PAPs) and the integration of emotional intelligence and cultural competence into HR curricula. Grounded in Bourdieu’s theory of capital, Critical Social Justice Theory, and the Technology Acceptance Model (TAM) extension, the research highlights how emotional intelligence, cultural capital, and social justice considerations shape students’ attitudes toward HR analytics tools. Findings reveal a range of emotional reactions—from curiosity and enthusiasm to frustration and apprehension—underscoring the role of emotional intelligence in managing technological challenges and enhancing decision-making. The integration of the Attitude, Behavior, Knowledge (ABK) model and Emotional Intelligence (EI) Theory further emphasizes emotional awareness and regulation as critical skills for future HR leaders. Practical implications suggest curriculum enhancements that foster emotional competence alongside technical proficiency. The study contributes to HR analytics education by highlighting the interplay between emotional dynamics and technological adoption, offering recommendations for MBA educators to create supportive learning environments. This holistic framework aims to develop students’ analytical capabilities, emotional intelligence, and cultural fluency, equipping them to address the complexities of modern HR practice.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,011 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».