Bridging the Gap: Micro-credentials for Development
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
This paper describes current trends and issues in implementing micro-credentials. The Covid19 epidemic, combined with the increasing cost of higher education; employer concerns about graduate skills and competencies; increasing inequities in access; and student frustrations about lack of job opportunities have all been a catalyst for universities, colleges, independent credentialing agencies, and leaders of national qualification frameworks to rethink the broader credentials continuum in terms of open education and micro-credentials. Students desire more options at lower costs to combine their education and training for jobs. Employers want entry-level employees with better skills and capacity to learn. As a result, major colleges and universities are now actively engaged in granting and/or recognising micro-credentials. Standardising qualifications based on time competencies is an essential requirement for credit transfer among institutions. Micro-credentials are important in ensuring the acceptance and stackability of credentials from different institutions, while providing employers with a secure and unalterable permanent digital record of applicants' abilities to perform skills of high value in the workplace. The OERu (Open Educational Resources universitas) provides an example of how one international consortium is supporting SDG4: Education for All by implementing micro-credentials allowing for maximum transferability among institutions in different countries. The lesson for strategic leaders is simplicity. Micro-credentials should be well Integrated into current institutional programs, rendered easy-to-use with clear validation metrics, providing a value-added benefit for all stakeholders. A list of recommendations to institutions, governments, UNESCO and Non-Governmental Organizations (NGOs) is provided.
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.
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 | 0,010 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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