Una tipología de desajustes entre competencias y educación utilizando un análisis comparativo entre países
Notice bibliographique
Résumé
Este trabajo tiene como objetivo discutir el valor de los títulos de educación superior y la situación de postergación de los graduados en el mercado laboral. Su novedad consiste en comparar las habilidades adquiridas y requeridas en el empleo, mediante una autoevaluación realizada por los jóvenes graduados de educación superior en nueve países de Europa, Japón y Canadá. Más precisamente, se expone la frecuencia de desajustes entre titulación y habilidades utilizando tres estudios de graduados de educación superior, dos estudios internacionales (Cheers y REFLEX) y una encuesta canadiense (NGS). Definimos posible sobre-educación y desajuste en las habilidades, y a continuación presentamos una tipología empírica para mostrar los casos más frecuentes de desajustes. La situación ideal que corresponde a una combinación perfecta entre titulación y habilidades sólo cubre una cuarta parte de los graduados. Graduados noruegos y holandeses son más propensos a estar en esta situación. Nuestros resultados indican también dificultades para los diferentes sistemas educativos en la producción de las habilidades necesarias, incluso si una proporción de graduados son sobre-educados. La falta de coincidencia de ciertas habilidades es más marcada que otras en dicha tipología. Este es especialmente el caso en competencias como la capacidad de resolver problemas y en aplicar el pensamiento analítico.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».