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Enregistrement W2808070678 · doi:10.5430/ijhe.v7n3p183

Expert Qualifications in Japan: The Role of Higher Education

2018· article· en· W2808070678 sur OpenAlexvenueno aff
Kiyoko Saito

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Higher Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueOccupational and Professional Licensing Regulation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésViewpointsGovernment (linguistics)Function (biology)Work (physics)Higher educationPublic relationsBusinessPolitical scienceAccountingEconomic growthEngineeringEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The goal of this paper was to explore the directions for a Japanese Qualifications Framework (JQF) through the collationof Japanese Government expert viewpoints.This study used a qualitative case study design involving interviews with 15 Japanese government officials. It was foundthat Japan continues to haveproblems with academic degrees and licensing framework and system. Many Japanese government experts believed that Japan needed a qualifications framework and system that could function both domestically and internationally, however, Japan has an insufficient qualifications framework and system which has led to weak competitiveness for Japanese experts. To resolve these issues, a Japanese qualifications system needs (1) to have pathways toward higher skill levels from work-based experience to higher education and (2) to broaden pathways allowing for the transfer of Japanese domestic qualifications to international framework qualifications.It is concluded that to build these pathways, National Qualifications Framework is needed as a common language and a basic framework to make the qualifications more transparent and to align domestic and international qualification standards. The Japanese government should enter into a discussion about JQF seriously with stakeholders in education, industry, and government with the aim of improving higher education programs for experts to ensure domestic and international competitiveness.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0060,007
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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