The recognition of non-formal education in higher education: Where are we now, and are we learning from experience?
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 increasing availability of non-formal education in the form of Open Education Resources (OERs) and Massive Open Online Courses (MOOCs) gives rise to the questions of how such education can be formally recognized for credit. Prior Learning Assessment and Recognition (PLAR), and Qualification Frameworks are fields of practice actively engaged in and associated with the recognition of non-formal education (RNFE) and can provide guidance on RNFE for the recognition of OERs/MOOCs. A scoping exercise reviews the literatures from the three fields and associated practical exemplars. Findings suggest a growing demand for, growth in, and diversification of, the recognition of non-formal education. Synergies or creative combinations of expertise across the three fields that could be further exploited to gain maximum traction for RNFE are identified. These are multi-dimensional: top-down, bottom-up, sector to sector, country to country, qualification framework to qualification framework, system to system, field to field. There is ample evidence that the process of recognition, albeit demanding, does have a positive effect on the quality of the NFE, and by association, it is hoped, on the qualification status of individuals and their access to related social and economic benefits.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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