Learning to change? : the role of identity and learning careers in adult education
Notice bibliographique
Résumé
Contents: Barbara Merrill: Introduction: Moving Beyond Access to Learning Careers and Identity - John Field: Learning Transitions in the Adult Life Course: agency, identity and social capital - Michael Tedder/Gert Biesta: What does it take to learn from one's life? Exploring opportunities for biographical learning in the lifecourse - Simon Warren/Sue Webb: Accounting for structure in agency: recursive methodology, social narratives and habitus - Paula Guimaraes/Amelia Vitoria Sancho: Fragments of Adult Educators' Lives: Reflecting on Informal Learning in the Workplace - Rob Evans: Talking of learning ... Auto/biographical narratives of learning and computer-assisted analysis of the language of professional discourse(s) in interviews - Patricia A Gouthro: Understanding Women's Learning Trajectories: Examining Life Histories of Women Learners in Canada - Tamsin Hinton-Smith: Lone parents as HE students: A qualitative email study - Rennie Johnston/Barbara Merrill: Developing Learning Identities for Working Class Adult Students in Higher Education -Nalita James/Bethia McNeil: The Impact of Drama on Young Offenders' Learning Identities and Careers - Peter Alheit: The symbolic power of knowledge. Exclusion mechanisms of the `university habitus' in the German HE system - Ewa Kurantowicz/Adrianna Nizinska: Practicing critical, reflexive and autonomous learning among students of higher education. A Polish case study - Ana Maria Ramalho Correia/Dulce Magalhaes de Sa/Ana Cristina Costa/Anabela Sarmento: Building a Knowledge and Learning Society in Portugal - Adult Students in Technological Schools and Higher Education Institutions - Jan Thorhauge Frederiksen: Grading and Knowledge - a Matrix of Student Identities.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,012 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».