Just Plain Rhetoric? An Analysis of Mission Statements of Canadian Universities Identifying Their Verbal Commitments to Facilitating and Promoting Lifelong Learning
Notice bibliographique
Résumé
Over the past decade, many government and policy documents have highlighted with greater urgency the need for lifelong learning. What do present mission statements of Canadian universities have to say regarding lifelong learning? In researching this question we analyzed the institutional mission statements of 58 Canadian universities to identify the extent to which these expressed commitments to facilitating and promoting lifelong learning. While mission statements cannot serve as proof of institutions actually enacting the goals and ideals by which they choose to portray themselves to the public, they still yield insight into the values institutions recognize as important. This article first proposes a model of conceptualizing lifelong learning in higher education. It distinguishes three dimensions of lifelong learning (the adaptive, the personal, and the democratic) and two aspects (lifelong learning as a goal and life-long learning as a process). From this three by two matrix we derive six categories of lifelong learning in or through higher education. We then use these six categories as a priori codes for our deductive anal- ysis of mission statements. We present and discuss the outcomes of our study, note differences with regards to institutional type, and make some suggestions for future research.
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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 | 0,013 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».