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Enregistrement W4411936655 · doi:10.21432/cjlt29000

Perspectives on Implementing Micro-credentials in the Commonwealth Caribbean: A Survey of Stakeholders

2025· article· en· W4411936655 sur OpenAlexaffvenue
Rory McGreal

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Learning and Technology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCaribbean history, culture, and politics
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommonwealthHigher educationBusinessEngineering ethicsProcess managementKnowledge managementPedagogyPolitical scienceSociologyComputer scienceEconomic growthEngineeringEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Micro-credentials (MCs) have emerged as a transformative tool in education and workforce development, offering flexible, targeted learning opportunities that align with the principles of lifelong learning. This paper presents the findings of a survey conducted among stakeholders in the Commonwealth Caribbean in a baseline study to gauge their awareness, experiences, and attitudes toward MCs. The study reveals that while a majority of respondents are familiar with MCs, significant barriers such as lack of awareness, resistance to change, and limited access to technology hinder their widespread adoption. The paper highlights the potential of MCs to address regional flexible learning and skills gaps, support workforce development, and promote social inclusion, while also emphasizing the need for clear policies, quality assurance frameworks, and stakeholder collaboration. By applying the Lifelong Learning Paradigm, the paper provides a comprehensive framework for understanding the role of MCs in supporting continuous learning, skill development and adaptability. The findings underscore the importance of aligning MCs with industry needs, leveraging technology, and fostering a supportive ecosystem to ensure their successful implementation in the Caribbean. The paper concludes with actionable recommendations for policymakers, educators, and employers to integrate MCs into the region’s lifelong learning landscape.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,751
Score d'incertitude au seuil0,882

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,282 · 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.

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
Publié2025
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Résumé présentoui

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