Re-theorising the recognition of prior learning
Notice bibliographique
Résumé
Foreword Information on authors Chapter 1 Introduction and overview of chapters Judy Harris Chapter 2 Different faces and functions of RPL: an assessment perspective Per Andersson Chapter 3 Questions of knowledge and curriculum in the recognition of prior learning Judy Harris Chapter 4 A disciplinary-specific approach to the recognition of prior informal experience in adult pedagogy: 'rpl' as opposed to 'RPL' Mignonne Breier Chapter 5 Portfolio-based assessment of prior learning: a cat and mouse chase after invisible criteria Yael Shalem and Carola Steinberg Chapter 6 RPL and the disengaged learner: the need for new starting points Roslyn Cameron Chapter 7 Beyond Galileo's telescope: situated knowledge and the recognition or prior learning Elana Michelson Chapter 8 Using critical discourse analysis to illuminate power and knowledge in RPL Helen Peters Chapter 9 The politics of difference: non/recognition of the foreign credentials and prior work experience of immigrant professionals in Canada and Sweden Shibao Guo and Per Andersson Chapter 10 RPL: an emerging and contested practice in South Africa Ruksana Osman Chapter 11 'Tools of mediation': an historical-cultural approach to RPL Linda Cooper Chapter 12 Vocations, 'graduateness' and the recognition of prior learning Leesa Wheelahan Chapter 13 Recognising prior learning: what do we know? Helen Pokorny Chapter 14 Reconfiguring RPL and its assumptions: a complexified view Tara Fenwick. Chapter 15 Understanding the transformative dimension of RPL Susan Whittaker, Ruth Whittaker and Paula Cleary Chapter 16 Endword Michael Young Index.
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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 | 0,010 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,062 |
| Communication savante | 0,017 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».