Recognition of prior learning in thailand: Toward an inclusive framework for lifelong learning
Notice bibliographique
Résumé
In the face of rapid technological change and evolving labor demands, the recognition of non-formal and informal learning—known as Recognition of Prior Learning (RPL) is increasingly vital for equitable, sustainable development. This study examines the current state of RPL in Thailand, highlighting its potential role in expanding access to education and employment, especially for marginalized groups. Through a documentary research approach, the study analyzes RPL-related laws, policies, and institutional frameworks in Thailand, particularly those led by the Ministry of Education and the Office of the Non-Formal and Informal Education (ONIE). It also draws comparative insights from advanced RPL systems in Australia, New Zealand, and Canada to identify effective practices adaptable to the Thai context. Findings reveal key challenges in Thailand's RPL system, including fragmented implementation, lack of standard assessment criteria, limited assessor training, weak alignment with the Thai Qualifications Framework (TQF), and low public awareness—issues that disproportionately affect informal workers, rural populations, and ethnic minorities. By contrast, countries like Australia and New Zealand offer models of integrated RPL systems grounded in national qualification frameworks, centralized coordination, and digital platforms. These systems ensure transparency, quality assurance, and alignment with labor markets. In response, the study proposes a four-pillar framework to enhance RPL in Thailand: (1) centralized policy governance; (2) standardized, competency-based assessments; (3) institutional and human capacity building; and (4) inclusive outreach supported by digital tools. These reforms aim to make RPL a powerful driver of lifelong learning and social equity in line with SDG 4 targets.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».