Challenges and Drawbacks in the Marketisation of Higher Education Within Neoliberalism
Notice bibliographique
Résumé
This paper addresses some of the challenges and drawbacks associated to the ongoing worldwide process of marketization (neoliberalization) in higher education. Neoliberalism—the prevailing model of capitalist thinking based on the Washington Consensus—has conveyed the idea that a new educational and university model must emerge in order to meet the demands of a global productive system that is radically different from that of just a few decades ago. The overall argument put forward is that the requirements, particularly the managerial and labor force needs of a new economy—already developing within the parameters of globalization and the impact of information and communication technologies (ICTs)—cannot be adequately satisfied under the approaches and methods used by a traditional university. Neoliberalism affects the telos of higher education by redefining the very meaning of higher education. It dislocates education by commodifying its intrinsic value and emphasizing directly transferable skills and competencies. Nonmonetary values are marginalized and, with them, the nonmonetary ethos that is essential in sustaining a healthy democratic society. In this paper I will address (1) some of the problems and shortcomings in the triple-helix model of university-industry-government collaborations, (2) the transformation of students into customers and faculty into entrepreneurial workers, highlighting the many drawbacks of such strategies, (3) the hegemony of rankings as procedures of surveillance and control, (4) the many criticisms posed against neoliberalization in higher education and the possible alternatives looking to the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,053 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,061 |
| Communication savante | 0,024 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».