The Unsung Heroes of Training and Development in Canada, The Administrators: A Content Analysis of Job Announcements
Notice bibliographique
Résumé
Research that explores competencies needed by Training Administrators is limited; yet the role of Training Administrator is common. The purpose of this study was to define the role of Training Administrator from the industry’s perspective of Training (Learning) and Development with respect to its main roles and responsibilities, soft skills, education, and technical requirements needed to perform the job successfully, and what the typical title of the job is. To determine definitions, 63 job announcements from across Canada were collected from one online job database (LinkedIn.com) over a five-month period in 2021. Following a systematic process of collection, coding, and the measurement of frequency, by which a role and responsibility category, as well as a stated superior-level soft skill, was found within each job announcement, five main role and responsibilities and eight superior-level soft skills emerged. Moreover, the required minimum education, experience, and technical skills were identified from an employer’s perspective. The results suggested that those in the role of Training Administrator were mainly expected to perform the roles and responsibilities of: \n1.\tLearning Management System (“LMS”) Administrator. \n2.\tLogistical Support. \n3.\tData Analytics. \n4.\tDesign and Development, of curricula. \n5.\tLearning Communication Specialist. \nThe eight soft skills expected at a superior-level skillset were found to be in: \n1.\tOral and written. \n2.\tInterpersonal. \n3.\tMulti-tasking. \n4.\tDetail-oriented. \n5.\tTime management. \n6.\tAdaptability. \n7.\tStakeholder management. \n8.\tSelf-motivation. \nA typical job title for the role as determined by the current study was Learning Coordinator, rather than Training Administrator.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».