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Enregistrement W7104283909 · doi:10.71781/5517

Prise en compte de l’apprentissage informel dans le développement des professionnels en ressources humaines et dans les pratiques de formation en entreprise

2025· dissertation· fr· W7104283909 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2025
Typedissertation
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueHuman Resource Development and Performance Evaluation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic informationPoison controlOccupational training

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tout au long de la vie, des apprentissages se réalisent dans des contextes académiques et professionnels, incluant des formations organisées au sein des entreprises et d'autres domaines contribuant au développement professionnel. Dans cette optique de « formation tout au long de la vie », il devient pertinent d’évaluer la contribution de divers types d’apprentissages au développement professionnel. Selon la théorie du capital humain, l’investissement dans la formation est essentiel pour améliorer les compétences des employés et, par conséquent, la performance organisationnelle (Becker, 2009; Crook et al., 2011). Bien que la formation formelle permette une évaluation précise des effets, les nouvelles tendances en entreprise, comme le mentorat et l’apprentissage par observation, redéfinissent le processus d’évaluation (Noe et al., 2013). La pandémie de COVID-19 a d’ailleurs accéléré le recours à des apprentissages informels, peu coûteux, mais efficaces pour le développement continu, peu importe le lieu de travail (Vithayaporn, 2021). Dans un contexte plus spécifique, un professionnel en RH|RI peut bénéficier de formations dans son organisation pour développer les compétences attendues. Par ailleurs, étant membre d’un ordre professionnel, il doit suivre des formations continues (conférences, ateliers, lectures) pour respecter les exigences de son ordre. Il peut aussi s’auto-former pour répondre à des besoins personnels de développement de carrière. Le secteur des ressources humaines au Québec est un terrain fertile pour cette recherche, car il combine à la fois des exigences de formation en entreprise et les obligations professionnelles de maintien des compétences, visant notamment la protection du public par le biais des structures évaluatives mises en place par l’Ordre des conseillers en ressources humaines agréés du Québec (OCRHA). Pour contribuer à la recherche sur l’évaluation des impacts de la formation sur le développement professionnel, il devient essentiel de cerner l’apport de l’apprentissage informel dans le contexte de la formation en entreprise et de la formation continue, afin d’identifier les approches les plus pertinentes pour apprécier ces impacts et renforcer les pratiques d’évaluation de la formation tant dans le milieu professionnel que dans le milieu organisationnel. Le milieu des ressources humaines au Québec se prête bien à cette recherche évaluative puisque les professionnels occupent à la fois un rôle-conseil dans le cadre de la formation en entreprise et saisissent également l’importance de la formation continue afin de répondre aux exigences de maintien des compétences. Le cadre théorique de cette recherche s’appuie sur les modèles de développement professionnel, continu, les concepts d’apprentissage informel et non-formel, de capital humain en intégrant les contributions de diverses études (Bernadette van Rijn et al., 2013; Jeon et Kim, 2012). De plus, plusieurs modèles d’évaluation de programme en contextes de formation sont analysés en fonction de leur utilisation, de leurs composantes ainsi que de la prise en compte ou non des apprentissages informels. La méthodologie adoptée est mixte, combinant des approches quantitatives et qualitatives. Un sondage a permis de recueillir des données quantitatives auprès des professionnels RH|RI sur la prévalence des activités d’apprentissage informel. Des analyses descriptives et factorielles exploratoires ont clarifié les dimensions de ces apprentissages. La collecte de données qualitatives a été réalisée via des entretiens semi-dirigés et des groupes de discussion avec des inspecteurs, approfondissant les perceptions des pratiques d’apprentissage informel et permettant de définir des dimensions clés pour l’évaluation. Les résultats indiquent que l’apprentissage informel est largement intégré dans le parcours des professionnels RH|RI et contribue de manière significative à l’acquisition de compétences, bien que les modèles d’évaluation actuels, comme celui de Kirkpatrick, soient insuffisants pour en mesurer l'impact. Les environnements de travail favorisant la collaboration et l'échange s’avèrent corrélés positivement avec l'engagement des professionnels dans ces activités, soulignant l’importance de promouvoir une culture de l’apprentissage continu dans les organisations. En conclusion, cette recherche met en évidence la nécessité d'inclure des indicateurs spécifiques pour l'apprentissage informel dans les cadres d’évaluation et de privilégier des approches qualitatives et participatives. Les recommandations visent à améliorer les pratiques d’évaluation dans les ordres professionnels au Québec, en renforçant la pertinence de la formation continue pour assurer le maintien des compétences et la protection du public, répondant ainsi aux besoins de développement continu des professionnels en RH|RI.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0080,010
Communication savante0,0140,011
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,003

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,322 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

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Publié2025
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