Reflection on “Ways of Seeing the Recognition of Prior Learning: What Contribution Can Such Practices Make to Social Inclusion?”
Notice bibliographique
Résumé
This reflective piece tracks the origins and evolution of Judy Harris’s work over 15 years. The original “Ways of Seeing ...” (Harris, 1999) provided an unsentimental reading of the social and political functions of recognition of prior learning (RPL) practices. Her premise was, as it still is, that RPL has few intrinsic characteristics of its own – it can take many forms and contribute to a variety of social ends, not all of which are as “progressive” or “radical” as advocates believe them to be. Drawing mainly from the sociology of education, Harris has pushed for understandings of RPL that take into account different types of knowledge that embrace pedagogy as well as learning, and that are based on realistic readings of the possibility for and desirability of change in particular contexts at particular social moments. Comparisons are drawn between RPL and the more recent open educational resources (OERs) and massive open online courses (MOOCs), arguing that they all raise similar sociological and pedagogical questions that may render them less democratic and equitable than they appear at first sight. To view the original “Ways of Seeing ...” article, please see the Resources section of this issue of PLA Inside Out .
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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 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,052 |
| Communication savante | 0,010 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».