Developing and deploying OERs in sub-Saharan Africa: Building on the present
Notice bibliographique
Résumé
Open educational resources (OERs) have the potential to reduce costs, improve quality, and increase access to educational opportunities. OER development and deployment is one path that could contribute to achieving education for all. This article builds on existing information and communication technology (ICT) implementation plans in Africa and on the experiences of organizations and initiatives such as the African Virtual University (AVU), OER Africa, the South African Institute of Distance Education (SAIDE), and the Teacher Education in Sub-Saharan Africa (TESSA) Project, to present one view of the benefits, challenges, and steps that could be taken to realize the potential of OERs in sub-Saharan Africa. Thus, the article focuses on the factors necessary for creating and sustaining a vision for OER development and deployment; developing and distributing resources with an open license; improving technology infrastructure and reducing the cost of Internet access; establishing communities of educational collaborators; sustaining involvement in the OER initiative; producing resources in interoperable and open formats; establishing and maintaining the quality of OERs; providing local context to address national and regional needs and conditions; informing the public about OERs; and taking the initiative to build on the knowledge, skills, and experiences of others. In order to assist educators and decision makers, links to a variety of resources are provided.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».