Moving to open educational resources at Athabasca University: A case study
Notice bibliographique
Résumé
Since the birth of the World Wide Web, educators have been exchanging ideas and sharing resources online. They are all aware of the turmoil in higher education created by freely available content, including some hopeful developments charted in this issue. Interest has grown steadily over the past decade in making a university-level education openly available to students around the globe who would otherwise be overlooked, and recommendations for how to do this are well documented (e.g., UNESCO, 2002; OECD, 2007). Initiatives in the United States (Thille, 2012), Canada (Stacey, 2011b), Africa (OER Africa, n.d.), and the United Kingdom (JISC, 2012) are easily accessed and case studies abound (e.g., Barrett, Grover, Janowski, van Lavieren, Ojo, & Schmidt, 2009). Supporting the widespread availability of OER is a goal that Athabasca University (AU) has embraced through association with the Commonwealth of Learning and by becoming a charter member of the OER University (OERu, 2011). The use of OER in AU programs has strategic local implications that go beyond the five reasons for institutions to engage in OER projects described by Hylén (2006). Recently at AU explorations have begun into the potential of using OER in course design and production.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».