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Enregistrement W7058142154

Linking Theory and Practice: A Structured Approach to Developing Subject Expertise and Professional Skills in Higher Education

2025· other· en· W7058142154 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSunderland Repository (University of Sunderland) · 2025
Typeother
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubject (documents)CurriculumFlexibility (engineering)Professional developmentHigher educationVocational educationBest practiceSession (web analytics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This session presents the FES Subject Passports initiative, originally developed for teacher training but adaptable to other profession-facing programmes, such as nursing, social work, and engineering. The initiative bridges theoretical knowledge with practical application, ensuring students not only gain subject expertise but also develop the professional skills necessary for success in their fields. This approach aligns with debates in higher education on curriculum integration, employability, and the development of transferable skills (Schleicher, 2018; Tight, 2023). By offering subject-specific frameworks, the initiative supports the development of both subject mastery and pedagogical competence, ensuring students are well-prepared for professional practice. The FES Subject Passports were developed in response to the need for higher education programmes to prepare graduates for the workforce, as outlined in the UK’s Industrial Strategy (Department for Business, Energy & Industrial Strategy, 2017). This initiative draws on Eraut’s (2004) work, which highlights the importance of integrating theory with practice in professional education. Research indicates that when academic learning is applied in real-world scenarios, students are better equipped for professional roles (Brockbank & McGill, 2007). The success of the FES Subject Passports pilot, particularly in the development of the English Language Passport, demonstrates the effectiveness of structured, subject-specific resources in enhancing student learning and fostering professional confidence (Ofsted, 2024). The Passport initiative initially addresses the challenges of delivering education in the diverse FES sector, which spans subjects ranging from English and Mathematics to vocational courses like automotive engineering and equine studies. The flexibility of the FES Subject Passports allows mentors to contextualise theoretical knowledge, making it relevant to specific subject areas and professional practice, a feature supported by studies on practice-based education (Eraut, 2007). This makes the Passport model adaptable to other professional disciplines, such as nursing, social work, and engineering, ensuring a broader applicability across higher education. This session will show participants how the FES Subject Passports model and approaches to deliberate-practice (Ericsson, 2008; Christodoulou, 2017; Ericsson, 2019) can be adapted for use in various profession-facing degree programmes, supporting the achievement of Sustainable Development Goal (SDG) 4 (Quality Education) by improving the quality of education and SDG 10 (Reduced Inequalities) by ensuring equitable support for diverse learners. By linking curriculum design with professional practice and employability, the initiative ensures that all learners have access to the tools necessary to succeed. Participants will leave the session with an actionable plan for implementing subject-specific frameworks within their own disciplines. Through an interactive component, attendees will begin developing their own version of a subject passport, enabling them to apply the principles of subject mastery and professional skills development in their specific educational contexts.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,533
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,249 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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