Notice bibliographique
Résumé
Although electronic face-to-face meetings are increasingly being used by organizations to improve the productivity of their strategic planning teams, design task forces, quality circles, sales management, and other organizational groups (Alavi, 1993; Dishman & Aytes, 1996), the rate of adoption of the technologies to support these meetings appears to be slowing (Grise & Gallupe, forthcoming). A possible reason for this reduced rate of adoption may be the difficulty in training competent electronic meeting facilitators. These facilitators play a key role in electronic meetings that use computer-based group technologies or group support systems (GSS) to assist the group in tasks such as generating ideas, evaluating alternatives and developing action plans. The purpose of this chapter is to describe how an action learning approach was used to train traditional meeting facilitators in the tools, techniques and processes of electronic meeting facilitation. This chapter begins with a description of action learning, in particular the three schools of action learning. The second section explains the nature of the “experiential” school of action learning and the GSS facilitation training program used in a research project in which 15 facilitators, already experienced in conventional meetings, were trained to become facilitators of electronic meetings. The final sections describe some lessons learned and implications for organizations training their electronic meeting facilitators.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».