ICT skill frameworks: do they achieve their goals and \nusers’ expectations?
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To examine whether existing ICT skill frameworks achieve their goals and the expectations that end users may have. \n \nMethods: First we examine typical objectives and user expectations of ICT skill frameworks. Then three existing ICT skill frameworks, specifically SFIA, e-CF and SF for ICT, are surveyed and compared with each other in terms of their design choices and feature sets. The implications of some of these design choices are discussed, particularly where there are significant differences between the frameworks or where there are apparent conflicts with objectives or user expectations. We also identify salient features which are missing from all existing frameworks. \n \nResults: The existing frameworks differ in a number of significant areas, including the number of hard skills and the treatment of soft skills. Furthermore, all three frameworks surveyed might be considered somewhat complex in terms of defining skill proficiency using multiple attributes and the intricacy of the skill/proficiency mapping. There is also a lack of unambiguous and universal certification criteria, which limits the portability of the frameworks between organisations. Finally, automation of skills management is also hindered by the fact that the skills are defined in natural language without any specific structure or semantics that could be leveraged by advanced applications. \n \nConclusions: The significant differences between and the complexity of existing ICT skill frameworks implies that debate is still required about how an ICT skill framework should be designed to be of maximum utility. Existing frameworks need to be extended or complemented to support important use cases around portability and automation.
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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 | 0,022 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».