Distance Education and Corporate Training in Brazil: Regulations and interrelationships
Notice bibliographique
Résumé
Distance education in Brazil has evolved more slowly than distance education offerings in other developing countries. This is because all aspects of Brazil’s publicly-funded educational system are excessively regulated, highly bureaucratic, and tightly centralized. Such highly centralized bureaucracy and strict control has resulted in tremendous hurdles that work to thwart the adoption, provision, and diffusion of distance education. This is not good news: Like many developing countries, Brazil is also characterized by wide gaps in wealth distribution, with 20 percent of its population functionally illiterate and living below the poverty line. Distance education, therefore, could be used to help train Brazil’s citizens. Brazil’s emerging status in the global economy, however, is generating enormous opportunities that are fueling demand for change. For example, in their quest to be competitive in the emerging global economy, Brazil’s corporate sector has addressed this challenge by establishing corporate universities to train and educate their employees; much of this corporate training and education takes place online and at a distance. The established and emerging educational opportunities provided by Brazil’s corporate sector, in turn, is fuelling the demand for the provision of distance education throughout Brazil. Indeed, most Brazilians are ready for distance education. Many Brazilian households own television sets and cellular telephones, and its expanding communication infrastructure has capacity to support distance and continuing education models. Moreover, this capacity is currently being used by Brazil’s rapidly expanding corporate university sector. In spite of Brazil’s emergence in the global marketplace and its private-sector educational success stories, Brazil’s public educational institutions have not kept pace. This is due to Brazil’s long-standing stringent regulation of its public education sector. Recent public initiatives, however, such as the Open University of Brazil, do hold promise in fueling the growth of distance education to meet the needs of its citizens, poor and rich alike. This paper analyzes the evolution of distance education in Brazil. It explores interrelationship between the nation’s corporate and publicly-funded higher-education sectors, and the influences Brazil’s highly regulated distance education practices has on the corporate environment. The paper concludes with a broad-brushed overview of ‘success stories’ of Brazil’s corporate universities.
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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 | 0,011 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».