Innovaatioekosysteemit ja ammattikorkeakoulujen työelämäyhteistyö : työelämän edustajien näkökulma
Notice bibliographique
Résumé
Tutkimuksessa tarkastellaan ammattikorkeakoulun ja työelämän yhteistyötä osana innovaatioekosysteemien toimintaa, jossa opiskelijoiden suorittamat harjoittelut, opinnäytetyöt ja projektityöt luovat ekosysteemissä yhden toiminnallisen tason. Ammattikorkeakoulujen ja työelämän yhteistyötä on jäsennetty innovaatioekosysteemien lisäksi viime vuosina myös oppimisen ekosysteeminä, joka kielii toiminnallisesta muutoksesta ja uusista yhteistyön ulottuvuuksista. Tämän tutkimuksen tarkoituksena oli selvittää työelämän edustajien näkökulmia ammattikorkeakoulun kanssa tehtyyn yhteistyöhön ekosysteemimäisessä ympäristössä. Tutkimus on laadullinen tutkimus, joka toteutettiin osana valtakunnallista eAmk-hanketta. Tutkimuksen aineisto muodostui 20 eri aloilla toimivien työelämän edustajien puolistrukturoiduista teemahaastatteluista. Tutkimuksen lähestymistapa ja aineiston analyysi oli teoriaohjaava. Analyysin lähtökohtana käytettiin Lakkalan ja Lipposen (2004) muodostamaa oppimisen infrastruktuurien -mallia. Analyysin perusteella työelämän näkökulmia tarkasteltiin kahden pääteeman alle jäsennettynä. Nämä teemat olivat: koulutuksellisen yhteistyön ekosysteemi ja työelämän odotukset yhteistyölle. Tulokset osoittavat, että yhteistyössä on vielä paljon kehittämismahdollisuuksia. Etenkin tilaa on erilaisten digitaalisten ratkaisujen omaksumiselle yhteistyön välineiksi ja organisaatioiden yhteisten toimintatapojen kehittämiselle. Tuloksissa kävi myös ilmi, että työelämän organisaatioissa odotetaan pääasiassa tiedon siirtämisen kautta generoituvaa hyötyä. Työelämän organisaatioissa odotetaan myös, että ammattikorkeakoulu toimii aktiivisesti yhteistyön edistämiseksi ja työelämälähtöisyyden lisäämiseksi. Tulosten perusteella näyttää siltä, että opiskelijoiden harjoitteluihin, opinnäytteisin ja projekteihin liittyvä toiminta voi tukea pitkäjänteisen yhteistyön ja ekosysteemimäisen toiminnan muodostumista. Tämä kehitys voi kuitenkin nostaa esiin uusia haasteita, kuten ammattikorkeakoulujen ”tehtäväsekaannuksen” tai työelämän voimakkaan vaikutuksen koulutuksen toteuttamiseen. Jatkossa olisi mielenkiintoista tarkastella millä tavoin ammattikorkeakoulut ja työelämän organisaatiot muodostavat yhteisiä toimintatapoja ja miten näitä yhteistyösuhteita johdetaan.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,012 |
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 ».