The Global Report on Adult Learning and Education (GRALE): Strengths, weaknesses and future directions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract One of the core outcomes of the Sixth International Conference on Adult Education (CONFINTEA VI) held in 2009 was the Belém Framework for Action (BFA). Its signatories committed to monitoring the most recent development stages of adult learning and education (ALE) worldwide on a regular basis, and to present and assess results in a global report. Coordinated by the UNESCO Institute for Lifelong Learning, surveys have been conducted and documented in four GRALE reports over the past decade. A fifth report is currently being prepared for CONFINTEA VII, to be held in June 2022. This article critically analyses the project of compiling a Global Report on Adult Learning and Education (GRALE) at roughly three-year intervals. Drawing on an evaluative framework for research quality developed by Pär Mårtensson and colleagues, the authors of this article investigate to what extent the GRALE approach to monitoring and reporting on ALE so far has been (1) credible (e.g. based on rigorous research methodologies and methods); (2) contributory (e.g. relevant and applicable to practice, generalisable); (3) communicable (e.g. accessible, understandable and readable in terms of report structure); and (4) conforming (e.g. with ethical standards). The purpose of this evaluation is for it to serve as a contribution to enhancing the quality of monitoring approaches in the field of ALE. This is vital for working towards future directions of ALE which are shaped by a high-quality evidence base. Ultimately, this will not only make ALE more accessible, fair, diverse and effective, but will also add to insights on how to achieve the Sustainable Development Goals in a similar way, especially since ALE indirectly but fundamentally affects the success of all 17 goals.
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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 | 0,202 | 0,254 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,014 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».