The Development of a Self-Assessment Instrument to Evaluate Selected Competencies of Continuing Education Practitioners
Notice bibliographique
Résumé
Adult and continuing education practitioners must engage in continuing professional education as a means of developing and maintaining their professional competence. This paper reviews the literature on competencies for continuing educators and examines the strengths of existing instruments for continuing educators to self-assess their competencies. One of the challenges in this process has been a means to systematically and comprehensively assess existing knowledge and skills and to identify where competencies are not adequate. This paper describes an assessment instrument that addresses these challenges and builds on the strengths of existing tools. It describes the development of a tool through a consultative process that identified the range of practitioner competencies required of adult and continuing educators. The assessment tool incorporates a behaviorally based approach to assessing identified competencies. It is unique because it addresses many of the needs identified in the literature including well articulated criteria for making judgments about a person’s current knowledge and skills, a format that allows for clear identification of gaps in learning so that meaningful professional development can take place, the clear structure needed to develop a “portfolio” of skills, and a format that requires the provision of evidence to support claims of proficiency in the identified areas. Though the development of the tool was initiated through the development of Prior Learning Assessment and Recognition processes, it is anticipated that it will be useful for continuing educators to undertake self-assessments as a basis for hiring, career laddering, and planning their ongoing professional development activities and goals. In both cases it provides a framework for meaningful reflection, assessment, gap identification, and planning.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».