Editorial – The Landscape of Prior Learning Assessment: A Sampling from a Diverse Field
Notice bibliographique
Résumé
We live today, as educators and global citizens, in a time of convergence, due in great part to the phenomenal rise of social media and networking tools that have reduced barriers to and boundaries between exchange and domains, beyond what our early trail-blazing distance educators could even have imagined. This special issue of IRRDOL features another exciting convergence – one that represents the somewhat narrow overlap of interests between open and distance learning (ODL) and the recognition of prior learning (RPL). In this special issue, therefore, we offer a selection of articles and practitioner-based reports that, in varying measures, span both fields. Two important foundational issues underlying the prior learning field should be addressed here. The first concerns language. Prior learning recognition, although practiced globally, has a wide variety of labels and acronyms. In Canada, we are most likely to refer to it as PLAR – prior learning assessment and recognition. RPL – recognition of prior learning – is also beginning to become popular in certain Canadian jurisdictions. In the United States, PLA – prior learning assessment – is the most common label. Around the rest of the world, the shared understanding that informally or experientially attained learning can be recognized for credit toward credentialization is referred to as the assessment of prior learning (APL), the assessment/accreditation of prior and experiential learning (APEL), and a variety of other similar terms. You will notice, in the articles in this issue, a variety in terminology that would logically accompany an international publication. This short editorial uses the PLAR acronym. International
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,007 | 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 ».