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Enregistrement W3159204400 · doi:10.1080/00220272.2021.1887358

Analysing micro-credentials in higher education: a Bernsteinian analysis

2021· article· en· W3159204400 sur OpenAlexaff
Leesa Wheelahan, Gavin Moodie

Notice bibliographique

RevueJournal of Curriculum Studies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Theory and Curriculum Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHomo economicusSociologyFraming (construction)CurriculumEmployabilityHuman capitalSituatedSociology of EducationHuman capital theoryEpistemologyPedagogySocial scienceEconomicsPositive economicsEconomic growthComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper critiques the emergence of micro-credentials in higher education. It argues that micro-credentials build on the discourse of employability skills and 21st century skills within human capital theory, and that they increase the potential of human capital theory to ‘discipline’ the HE curriculum to align it more closely with putative labour market requirements. The paper is situated within the social realist school in the sociology of education, and it draws primarily on the sociology of Basil Bernstein to develop this critique, while also drawing on the Continental Didaktik tradition. It analyses the nature of the person envisaged in curriculum, the homo economicus of human capital theory. This self is a market self who uses micro-credentials to invest in this or that set of skills in anticipating labour market requirements. The paper uses a range of Bernstein’s concepts to analyse the links between what is to be taught, to whom is it taught, and how is it taught in micro-credentials. It focuses on the principle of recontextualization which comprises instructional and regulative discourses, to examine the ways in which notions of the person and human motivation are reshaping relations of classification and framing in HE curriculum.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,013
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,352 · 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'étudeQualitatif
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

Citations238
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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