The Kind of Knowledge Assessed through Mature Age Entry Admission Tests in Namibia Institutions of Higher Learning: Case Study of the University of Namibia and the Polytechnic of Namibia
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The 21 st century has witnessed the emergence of a framework for Recognition of Prior Learning (RPL) as a supplementary assessment strategy. The aim of this study is to report on the research that explored the knowledge assessed through Mature Age Entry (MAE) admission tests in Namibian institutions of higher learning. The transformative model was used to discuss the knowledge that was being assessed through these tests. The data were collected through interviews with the MAE examiners and through documentation of MAE papers. The findings suggest that despite work experience being the main requirement to qualify for MAE admission tests, the knowledge assessed during the tests is purely academic, conforming to Mode 1 knowledge. The study also found that the examiners of MAE admission tests did not understand the practice of the RPL. This scenario may have influenced assessment tools used during these tests. There is a need to distinguish between prior certificated learning and prior non-certificated learning in the MAE assessments. Therefore, the assessors at Namibian institutions of higher learning need adhere to RPL policy by accommodating certificated and prior non-certificated learning in MAE assessments.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle