Evaluation of the Vocational Education Orientation Programme (VEOP) at a university in South Africa
Notice bibliographique
Résumé
To address the training needs of Further Education and Training college (FETC) lecturers, and in the absence of a full professional education qualification, several higher education institutions, FETCs, and other bodies in South Africa formed an alliance to develop a short programme towards a possible future full qualification. In 2010 a Vocational Education Orientation Programme (VEOP) was piloted. In line with the responsibility for quality assurance, and the need to inform further developments in the training of FETC lecturers, the aim of this research was to evaluate the VEOP presented by the University of the Free State (UFS). To reach the stated aim, a two phase evaluative study was undertaken (1) to assess the individual modules, and (2) to holistically investigate the quality of the programme. Two questionnaires were used to gather data. The first set of data was collected at the completion of each of the six modules. For the second phase of the study, 48 lecturer-students were randomly selected more than a year after completion of the VEOP. The study identified a number of strengths and weaknesses of the VEOP. The results emphasise the need to carefully select tutors and train them to have an understanding of the FETC milieu, rethink the methodology employed in the education training of FETC lecturers, and redesign the modules’ contents to better reflect the FETC sector. The need to enhance student support and improve administration is also highlighted by the study. The results of the study may inform the development of a full qualification for FETC lecturers.
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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 | 0,011 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».