The Transition of Higher Education for Continuous Lifelong Learning: Expert Views on the Need for a new Infrastructure
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
In the contemporary need for continuous upskilling and reskilling, higher education has an important role to play. While the traditional university programmes are designed for students in their early twenties our knowledge society has a demand for lifelong learning in a wider age span. This paper is a part of a Delphi study on the ongoing transformation of higher education for lifelong learning. A qualitative Delphi study has been carried out in the four steps of 1) A literature study to explore the chosen topic, with the selected publications sent out to an expert panel, 2) A survey with questions to the experts based on the findings in the literature study, 3) Email interviews to dig deeper into the answers from the survey, and finally 4) Focus group interviews. The aim of the paper is to analyse, present and discuss the international expert panels' views on the infrastructural needs in the transformation of higher education. Data gathered from the three first steps, with a focus on the email interviews, have been analysed according to the Grounded Theory concepts of open, axial coding and confirmatory coding. The categories from the Open coding analysis were later, in the axial coding, grouped around the central axis of 'Higher education transformation for lifelong learning'. The confirmatory coding found the common denominator of 'Infrastructure', and its interrelationships with the attributes of 'Multimodal delivery', 'Pedagogical change', 'Quality and organisation', 'Equity, diversity and inclusion', 'Digital literacy', 'Accessibility', and 'Financial aspects'. Findings align to the Anna Karenina principle in the sense that a happy and healthy infrastructure for continuous lifelong learning in higher education, depends on all the attributes listed above. This leads to the Tolstoyan conclusion that every variation of failing attributes would result in its own state of unhappiness.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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