Non-Formal Adult Learning Programs at Canadian Post-Secondary Institutions: Trends, Issues, and Practices
Notice bibliographique
Résumé
A number of recent policy reports have suggested that Canadian universities and community colleges should play a more significant role in response to the adult education and training needs of Canada’s workforce. This article discusses the results of a study that examined investment trends and the characteristics of non-formal adult learner programming at Canadian postsecondary institutions. Public universities and community colleges were surveyed, and a purposive sample of key informants, representing the broad spectrum of postsecondary education in Canada, was interviewed. The results indicated that institutional investments in non-formal programs for adult learners have trended upward over the past decade. Colleges reported larger average annual institutional expenditures on and larger enrolments in non-formal adult learner programs. However, adult learners comprise only a small minority of the overall student population at post-secondary institutions. Financial barriers at both the institutional and individual levels were identified as key barriers to increasing access and participation. Limited operational funding at the institutional level has influenced the nature and scope of offerings and, for many institutions, has resulted in program offerings that do not necessarily target the needs of nontraditional and disadvantaged adult learner groups. The study findings have important public-policy implications for improving access and participation in non-formal adult learning, including the need for greater incentives for individuals (e.g., tax incentives) and increased support for disadvantaged learners to enhance basic-skills training.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».