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Enregistrement W4388446182 · doi:10.1787/9789264306486-graph9-en

Top 10 career expectations of 15-year-olds, in PISA 2015

2018· other· en· W4388446182 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOECD reviews of vocational education and training · 2018
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésPsychologyMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We live in a world where for too long, and in too many countries, vocational education and training (VET) has been the poor cousin of national strategies to provide young people and adults with the knowledge and skills they need -and employers demand.That is why vocational education has often been seen as a provision fit only for 'other people's children' against the gold standard of academic routes culminating in university study.But evidence from countries with high performing vocational systems tells us that they provide a very effective means of integrating learners into the labour market and for opening pathways for further learning and personal growth -and there are signs that things are changing.A new wave of interest has emerged in response to rising concerns over both stubbornly high levels of youth unemployment and the unpredictability of the modern working world.Increasingly diverse and interconnected populations, rapid technological change in the workplace and in everyday life, and the instantaneous availability of vast amounts of information mean that work that can be automated or digitised can now be done by the most competitive individuals or enterprises, wherever on the globe they are located.Knowledge and skills have become the global currency of the twenty-first century, with a rising premium on those social and emotional skills that are best learnt at the workplace.So across the globe, governments are turning afresh to VET and introduced programmes aimed at enhancing its attractiveness.They aim to improve progression from VET into either skilled employment or higher level learning by harnessing the unique capacity of the workplace experience to develop skills of genuine value.This new report builds upon landmark OECD studies into upper secondary VET (Learning for Jobs, 2010) and post-secondary provision (Skills beyond School, 2014) to focus attention on apprenticeships as a uniquely important form of work-based learning.Rooted in real life workplaces, apprenticeships actively engage employers to ensure the value of skills development, but more needs to be done to ensure high-quality experiences.The aim of this report is to lift the bonnet on the design of effective apprenticeship systems.Addressing fundamental questions like the duration of an apprenticeship and how much an apprentice should be paid, the report provides a framework for policy makers and practitioners working across the world.This synthesis report follows six focused studies which were generously supported by Australia, Canada, Germany, Norway, Scotland (United Kingdom), Switzerland, the United Kingdom (Department for Education, England/UKCES, UK Commission for Employment and Skills), and the United States and the European Commission.This is an important time for vocational education.It is now widely accepted that the skills that are easiest to teach and test are also the skills that are easiest to digitise, automate and outsource.VET systems must rise to the challenge of this changing landscape if they are to remain relevant to the needs of learners and employers.This study furthers our ability to conceptualise and make sense of the changes now being encountered, enabling confident responses to emerging challenges.Looking forward, new

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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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,007

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,323 · 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'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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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