Training in Computational Archival Science: Do CAS Educational Frameworks meet Professional Expectations?
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores the evolving landscape of training for archival professionals in the context of big data and emerging technologies. By comparing two educational frameworks—the CAS framework, developed from computational thinking research and CAS research papers, and the InterPARES framework, based on empirical studies with archivists working with AI/ML, we identify areas of alignment and divergence. While both frameworks share significant concordance, suggesting a growing consensus on integrating computing into archival work, key differences in their approaches (learning outcomes vs. competencies) and focus areas (such as work practices, systems thinking, and cybersecurity) highlight the need for further discourse among archival scholars, educators, and practitioners. These distinctions must be addressed before formalizing CAS educational frameworks. This paper also initiates efforts to integrate emerging technological competencies by bridging the CAS and InterPARES frameworks, emphasizing the value of complementary perspectives from both professional practice and academic research. We argue that such integration is essential for developing robust competency frameworks in archival education, particularly within higher education's professional programs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,068 | 0,121 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,014 |
| Communication savante | 0,021 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».