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Enregistrement W789571028 · doi:10.34105/j.kmel.2013.05.010

Deciding what kind of course to take: Factors that influence modality selection in accounting continuing professional development

2013· article· en· W789571028 sur OpenAlexafffundabout
Kathleen Ross, Terry Anderson

Notice bibliographique

RevueKnowledge Management & E-Learning An International Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAccounting Education and Careers
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesAthabasca University
Mots-clésModalitiesSelection (genetic algorithm)PaceRanking (information retrieval)Asynchronous communicationPsychologyContinuing professional developmentAttritionModality (human–computer interaction)Sample (material)Medical educationCategorical variableWork (physics)AccountingProfessional developmentComputer scienceBusinessPedagogyMedicineSociologyEngineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study used a cross sectional sample created by self-selection from a researchers' email invitation to accountants in Canada to determine which modalities accountants preferred when selecting Continuing Professional Development (CPD), and the selection factors they used in making those choices. The survey contacted 32,000 accountants in Canada and a total of 428 accountants from across Canada completed the online survey. Live seminars and live webinars were the highest ranked and accountants preferred synchronous over asynchronous courses. The factors most important to accountants are content, cost and CPD hour requirements. The ranking of selection factors for synchronous courses in general did not differ from those for asynchronous courses with the exception of self-paced courses where the selection factors of “pace” and “time away from work” were ranked higher than for other courses. The results of the study indicate a continuing need for providers to ensure that courses are relevant and accessible to accountants. Further research is suggested into the differences noted between genders as well as other categorical differences. Work-life balance was a recurring theme that should also be explored further. Pedagogical use in the design of modalities is a further avenue for future research.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,007
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,273 · 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.

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

Citations5
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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