Implementation of an Elective Micro-credentialling “Badging” Program in a Doctor of Veterinary Medicine Program
Notice bibliographique
Résumé
Badging or micro-credentialing programs have been used in higher education to allow students to pursue additional skills training helpful to their intended career path. These programs, overseen by faculty members and tracked using digital certification software, create an incorruptible ledger of student learning and achievement that can be shared with potential employers and providers of advanced training at the student's discretion. This teaching tip describes the implementation of a voluntary badging program for students at one veterinary college, including faculty member and student engagement in the badging program during its first year of implementation. During that year, five faculty members created seven unique badges, each with three levels of achievement (bronze, silver, and gold). During the first year, 10 badges were awarded to 8 students, and numerous other students were in the process of completing badge requirements. Students reported participating in the program to gain more skill in an area of interest and because they thought the program would be beneficial in getting a job or into an advanced training program. The majority of students participating during the program's first year reported planning to continue working on badges in the next year. An additional cohort of students who did not participate in the first year also expressed interest in starting to work on badges. The badging program allowed students to document their progress in learning skills of interest. The college intends to develop additional badges in areas of high student interest and continue research into stakeholders' opinions of the badges received.
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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 | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».