Jatkuvan oppimisen reformi poliittisena päämääränä : analyysi Opetus- ja kulttuuriministeriön jatkuvan oppimisen kehittämishankkeen perusteista
Notice bibliographique
Résumé
Jatkuva oppiminen on yleisesti hyväksytty koulutusta, ihmisten toimintaa ja identiteetin rakentamista ohjaavaksi periaatteeksi. Se on asetettu koulutuspoliittiseksi päämääräksi niin Euroopan unionin tasolla kuin kansallisesti Suomessa. Tämän tutkimuksen tarkoituksena on tutkia jatkuvaa oppimista poliittisena päämääränä jatkuvan oppimisen perusteluja tarkastelemalla. Tutkimuksen aineis- tona on Opetus- ja kulttuuriministeriön aihetta koskevan hankkeen julkaisut ja raportit (Jatkuvan oppimisen kehittäminen 2018-2019, OKM). Vastaan tutkimuksessa kysymykseen: Minkälaisia perusteluja jatkuvalle oppimiselle annetaan taloudellisten, demokraattisten ja henkilökohtaisten merkityksien näkökulmasta opetus- ja kulttuuriministeriön jatkuvan oppimisen kehittämishankkeessa? Perusteita tutkimalla arvioin pääseväni lähemmäksi jatkuvaan oppimiseen liitettyjä käsityksiä ja arvostelmia. Tutkimukseni on luonteeltaan laadullista ja aineisto on analysoitu teoriaohjaavalla sisällönanalyysilla. Tässä tutkimuksessa teoriaohjaavuus näyttäytyy aineistosta saatujen havaintojen peilaamista teoriassa tunnistettuihin jatkuvan oppimisen taloudellisiin, henkilökohtaisiin ja demokraattisiin merkityksiin. Tulosluvussa erittelen perustelut teorialähtöisesti taloudellisiin, demokraattisiin ja yksilölähtöisiin perusteluihin. Jatkuvan oppimisen taloudelliset perustelut kytkeytyvät tiiviisti myös demokraattisiin ja yksilölähtöisiin perusteluihin ja muodostavan jatkuvan oppimisen kiistattomaksi ilmaistun pohjan. Jatkuvan oppimisen reformilla pyritään vastaamaan työelämän muutoksista johtuviin koulutustarpeisiin työn ja koulutuksen yhteensovittamista helpottavilla toimenpiteillä ja uudistuksilla.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,001 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,017 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».