Mapping the use of ePortfolios in recognising skills and attaining professional standing
Notice bibliographique
Résumé
ePortfolios have many applications across disciplines and educational sectors. The aim of this paper is to examine the application of ePortfolios in spaces related to skills recognition and professional accreditation. This includes, the application of ePortfolios for the recognition of prior learning (RPL) and for recording and applying for professional recognition through professional standards and the bodies who administer them. Although this type of activity is relatively new and emergent there would seem to be a growing use of ePortfolios for applications outside of educational settings although some of this activity may occur within educational institutions through partnerships and the embedding of profession standards within curriculum. The COAG RPL Initiative 2006-2009 saw a large number of RPL projects funded across Australia in the VET sector and represented the growing interest of Australian governments in the importance of recognising skills previously attained through informal and non formal learning environments. This paper is an exploratory study which aims to scan the contemporary literature and practice as a means to gauge the level of this type of activity with particular reference to the use of ePortfolios in skills recognition (RPL) and in attaining professional standards. It is envisaged that the research will be expanded to international developments in the same areas and will use the Prior Learning International Research Centre (PLIRC) based at Thompson Rivers University in BC, Canada, as a major conduit to the research. PLIRC comprises a group of international scholars in the field of RPL. The centre has been developing an international research agenda for RPL since June 2009 and it is hoped this research will form part of that international research agenda.
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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 | 0,000 | 0,007 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».