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Enregistrement W4387889400 · doi:10.59863/urzl9477

ETS 2025 技能分类法

2023· article· zh· W4387889400 sur OpenAlexaff
Ou Lydia Liu, Harrison J. Kell, Kevin M. Williams, Guangming Ling, Micah Sanders

Notice bibliographique

RevueChinese/English Journal of Educational Measurement and Evaluation · 2023
Typearticle
Languezh
DomainePsychology
ThématiquePersonality Traits and Psychology
Établissements canadiensCAE (Canada)
Organismes subventionnairesAmerican Educational Research Association
Mots-clésEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

在一个由快速的技术进步推动发展的时代,技能的重要性愈加凸显。为了迎接现代就业 市场的挑战,许多员工试图重塑与提升自己的技能。这尤其需要他们理解雇主们看重哪 些技能以及通过哪些途径可以获取这些技能。本文回顾了过往有影响力的劳动力必需技 能框架,并提出了 ETS 2025 技能分类法。这一分类法内容广泛,涵盖认知、人际关系、 内省、数字信息和终身学习技能,并说明了各类技能的定义与进行技能评估时需要考虑 的因素。需要指出的是,ETS 2025 技能分类法尤其强调了科学技能、远程工作和可塑性 等新兴技能,因为不断变化的技能要求和社会对包容性和敏捷性的需要正在共同塑造新 的劳动力群体。

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,658
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,164
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,266 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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