دانلود مقاله isi با موضوع ارزش گذاری برای یادگیری قبلی
در قالب pdf و در 27 صفحه،زبان: انگلیسی، شامل:
فهرست مطالب:
چکیده
مقدمه
مروری بر تحقیقات قبلی
روش تجزیه و تحلیل مقاله و داده ها
نتیجه گیری
منابع
Abstract
Introduction
Literature review
Method
Results
References
موضوع انگلیسی :Valuing prior learning
چکیده:خلاصه
هدف - هدف این مقاله معرفی یک مصنوع فناوری اطلاعات و ارتباطات (ICT) است که
از متن کاوی برای حمایت از ارزیابی نوآورانه و استاندارد شده صلاحیت های حرفه ای در داخل استفاده می کند
اعتبار سنجی یادگیری قبلی (VPL). ارزیابی به معنای مقایسه حرفه ای شناسایی شده و مستند است
صلاحیت ها در برابر یک استاندارد یا نقطه مرجع. مصنوع طراحی شده با تطبیق مجموعه ای از ارزیابی می شود
رزومه تحصیلی (CV) از لینکدین در برابر یک مدل جامع از صلاحیت حرفه ای حذف شده است.
طراحی/روششناسی/رویکرد – یک رویکرد علم طراحی به توسعه و ارزیابی کمک کرد
از مصنوع ICT ارائه شده در این مقاله.
یافتهها - اثبات مفهوم نشان میدهد که مصنوع فناوری اطلاعات و ارتباطات میتواند از ارزیابها در اعتبارسنجی پشتیبانی کند
روش یادگیری قبلی بلکه خروجی چنین مصنوع فناوری اطلاعات و ارتباطات می تواند برای ساختاردهی اسناد استفاده شود
فرآیند اعتبار سنجی
محدودیت ها / مفاهیم تحقیق - ارزیابی مصنوع نشان می دهد که پشتیبانی ICT برای ارزیابی
نتایج یادگیری مستند یک تلاش امیدوارکننده است اما همچنان یک چالش است. تحقیقات بیشتر باید
کار بر روی راه های استاندارد شده برای مستندسازی شایستگی های حرفه ای، مصنوعات فناوری اطلاعات و ارتباطات محتوای معنایی را به تصویر می کشد
اسناد، و اصلاح هستی شناسی مدل های نظری شایستگی های حرفه ای.
پیامدهای عملی - روش های متن کاوی برای ارزیابی شایستگی های حرفه ای بر حجم وسیعی از افراد تکیه می کنند
داده های متنی، و بنابراین یک نمونه کار به طور کامل ساخته شده و بزرگ به عنوان ورودی برای این مصنوع ICT ضروری است.
اصالت/ارزش - به دنبال درخواست اخیر سیاستگذاران اروپایی برای توسعه استاندارد و مبتنی بر ICT
رویکردهایی برای ارزیابی شایستگیهای حرفهای، یک مصنوع فناوری اطلاعات و ارتباطات که از خودکارسازی پشتیبانی میکند
ارزیابی شایستگی های حرفه ای در اعتبار سنجی یادگیری قبلی طراحی و ارزیابی می شود.
کلیدواژه ها ارزیابی، اثبات مفهوم، متن کاوی، علم طراحی، شایستگی های حرفه ای،
اعتبار سنجی یادگیری قبلی