Enhancing Employability Skill Sets: The Obligation of Community Colleges to be Greater Than the Sum of Their Parts
Notice bibliographique
Résumé
The pressure upon post-secondary institutions in Ontario to address the persistent gap between the employability skill sets of their graduates and the changing needs of the modern workplace has never been greater. Forces such as the complexities of participating in a globally competitive economy, and advancements in information and communication technologies have shifted workplace expectations. Parents, students, and employers want to be assured that a diploma is indicative of the full range of skill sets necessary to achieve entry into a chosen occupation. The case method of analysis was used to examine one college’s quality assurance strategies for teaching and assessing Essential Employability Skills (EESs). Concerns with the validity for some of the EESs and the resulting issues with the reliability of curriculum mapping matrices were identified. Fink’s Integrated Course design (2013) is proposed as a strategy to address the gap between the employer expectations and what is taught and assessed in a community college. The establishment of a campus-wide working group to advance the EESs agenda, increased collaboration with Program Advisory Councils, and increased training are some of the solutions proposed. This problem of practice is considered through Bolman and Deal’s Four Frame Model (2013) and examines the pragmatic obstacles that thwart post-secondary efforts to equip their graduates with these employability skills. This Organizational Improvement Plan utilizes Cawsey, Deszca and Ingols’s Change Path Model (2016) as a guiding framework.
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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 | 0,007 | 0,014 |
| 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 | 0,016 | 0,008 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».