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Enregistrement W2231563513 · doi:10.1201/b13516-23

Developing a professional portfolio

2011· book-chapter· en· W2231563513 sur OpenAlexaboutno aff
Alyson Davies, Gary Rolfe

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReflective Practices in Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPortfolioBusinessFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A number of debates surrounding the use of portfolios have emerged during the past decade, and they have been adopted enthusiastically but with little evidence to support their use and the claims made for them (Timmins and Dunne 2009). Indeed, their use is contentious at a time when there is still considerable debate about the value of competence and competence-based assessments (McMullan et al. 2003; Timmins and Dunne 2009). Assessment of the portfolio has proved to be a challenging aspect, with discussion focusing on frameworks, language used to assess the portfolio, standardization of assessment and formalization of the process (Endacott et al. 2004; Scholes et al. 2004; Byrne et al. 2007). Critics have questioned the rigour of the portfolio as well as the reliability and validity of the assessment process. Supporters of their use claim that they enable students to develop reflective skills and take ownership of their lifelong learning following the social, political and professional imperatives placed upon them; that they facilitate the acquisition of skills and knowledge; that they give insight into competence; and that they provide a means of integrating theory with clinical practice, thus developing a practitioner who is insightful and critically aware and who matures professionally with each experience (Jasper and Fulton 2005; Joyce 2005; Byrne et al. 2007; Kicken et al. 2009). What emerges from the literature is that there is little empirical evidence to support such claims, yet educational and clinical assessment is now based on such a method of assessment (McColgan 2008; Timmins and Dunne 2009).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,205

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0140,015
Science ouverte0,0020,018
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,013

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.

Tête enseignante Opus0,122
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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