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Enregistrement W4313537697 · doi:10.18357/otessaj.2022.2.2.37

Introducing A Reflective Framework for the Assessment and Recognition of Microcredentials

2022· article· en· W4313537697 sur OpenAlexvenueno aff
Francisco Iniesto, Rebecca Ferguson, Martin Weller, Robert Farrow, Rebecca Pitt

Notice bibliographique

RevueThe Open/Technology in Education Society and Scholarship Association Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOnline Learning and Analytics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesErasmus+European Commission
Mots-clésComputer scienceProcess (computing)Key (lock)Quality assuranceQuality (philosophy)Quality assessmentEngineering managementProcess managementKnowledge managementEngineeringOperations managementComputer securityEngineering education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Assessment and recognition are key aspects of microcredentials, and other courses offered on massive open online course (MOOC) platforms. Microcredentials are designed to address the needs of employers and learners looking for units of study at a higher education level aligned with the requirements of labour markets. This paper reviews current methods for assessment and recognition used in MOOCs and microcredentials, proposing a framework with seven aspects and two checklists for use at planning and design stages. The framework is based on a review of 27 documents and a synthesis process. It provides a tool for microcredential producers to check whether the best ID verification, assessment, recognition, and quality assurance approaches are in place, enabling them to reflect on, and possibly improve, their choices.

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)0,136
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,113
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil0,717

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1360,113
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0100,003
Études des sciences et des technologies0,0050,029
Communication savante0,0180,018
Science ouverte0,0050,012
Intégrité de la recherche0,0060,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,380
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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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