Toward AI-EdBOK in Industry 4.0: Quantifying AI Transition Readiness at Ontario's Community Colleges
Notice bibliographique
Résumé
This doctorate thesis examines the AI readiness of Ontario's publicly funded community colleges within the framework of Industry 4.0, focusing on governance structures and operational capacity for integrating artificial intelligence (AI) into education. To address the lack of standardized assessment tools, the study introduces the AI Transition Readiness Index (TRI), a benchmarking framework based on the G-PLAC model, which evaluates institutional governance ("Will") and operational capacity ("Way"). Using deterministic chatbot evaluations, statistical normalization, and Monte Carlo simulations, the research assesses governance maturity and operational indicators such as AI program offerings, learner engagement, policy alignment, and curriculum breadth. Findings reveal variability in AI readiness, with institutions like Seneca and Conestoga leading, while others show gaps in transparency, strategic alignment, and program diversity. A rubric-based assessment further categorizes colleges into tiers of alignment with AI-related objectives in Strategic Mandate Agreements (SMAs), highlighting strengths in Workforce Alignment and Community/Industry Partnerships, and areas for improvement in AI programming and strategic commitment. Recommendations include enhancing AI governance frameworks, expanding interdisciplinary AI curricula, and institutionalizing the TRI for longitudinal tracking. This research contributes to AI governance in education and supports Ontario's strategic goals in AI readiness and innovation.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».