Relevance of MOOCs for training of public sector employees
Notice bibliographique
Résumé
A massive open online course (MOOC) is a type of online course that can be taken for a huge number of participants. Originally, MOOCs scope was to provide introductory university level courses to students worldwide. Currently, the MOOC model is expanding is scope to training in both private and public sectors. There are more than 30 million of public sector employees only in Latin American and Caribbean Region. Given the huge number of public employees that need to be continuously trained at regional, national, and local range, using MOOCs for training in public sector is not only a valid option but also a necessity. Among the government topics that public employees need training are public service culture, national political constitution, government structure and policies, national development plans, institutional strategy, macroeconomics, monetary and fiscal policy, sovereign debt, regulatory and legal frameworks, and tools for public administration such as management for results. Also, in recent years, government and private organizations have recognized the importance of training their employees on space technologies that manage geographic information for the primary purpose of increase development through getting knowledge of the territory and its behavior. This paper presents four cases of use of MOOCs for public sector training. It also presents strategies to address three major challenges: enrollment, completion and web accessibility. Finally, it states some conclusion and future research.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».