On the decoding of skills and competency in the age of atomized education
Notice bibliographique
Résumé
This paper critically examines the evolving landscape of knowledge, skills and competence within university continuing education units, with a focus on the increasing atomization of lifelong education into micro‐credentials and other short-cycle learning models. While these trends respond to workforce demands for skills-first employment, particularly in unregulated fields, they also raise concerns about the authenticity and coherence of educational outcomes. Drawing on insights from cognitive science, the paper explores the dynamic processes of learning, emphasising the role of mental models (schemas and world models) in integrating and applying knowledge in novel contexts. The discussion highlights the challenges posed by semantic drift and inconsistent definitions of key educational terms, which complicate the alignment of educational outcomes with labour market needs. Furthermore, it critiques the limitations of micro‐credentials in fostering the broader, adaptive competencies required to navigate complexity and uncertainty. The paper argues for a holistic and integrative approach to lifelong learning, emphasising the social dimensions of education, clear definitions of skills and competencies, and authentic assessment practices. Ultimately, it advocates for reimagining educational frameworks to align with the biological and social realities of learning, ensuring that lifelong education achieves its transformative potential in an era defined by rapid technological and economic change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».