Utopie oder Option? Überlegungen zu einer Politik lebenslangen Lernens
Bibliographic record
Abstract
Nachdem "lebenslanges Lernen" zum Modewort nicht nur der Bildungspolitiker, sondern auch der Wirtschaft geworden ist, wird die Frage gestellt, was sich hinter diesem Allerweltskonzept verbirgt und in wessen Interesse eine Politik lebenslangen Lernens liegt. Umgekehrt stellt sich die Frage, wer ein Interesse daran hat, eine Reform, die die Lerner in den Mittelpunkt stellt (oder zu stellen scheint), zu verhindern. Was müsste sich an den gegenwärtigen Verhältnissen ändern und wie müsste eine Politik aussehen, die mit lebenslangem Lernen Ernst macht? Anstelle einer akademischen Betrachtung darüber, warum die Stolpersteine auf dem Weg zu einer Lerngesellschaft zu zahlreich und unüberwindbar sind, werden einige Bausteine für ein bildungspolitisches Programm in der Hoffnung formuliert, zumindest eine der politischen Parteien möge diese aufgreifen und zum Teil ihres Wahl- bzw Regierungsprogramms machen.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.014 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.030 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.026 |
| Open science | 0.002 | 0.013 |
| Research integrity | 0.007 | 0.011 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".