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Enregistrement W2113279892 · doi:10.5334/2008-7

Building Open Educational Resources from the Ground Up: South Africa's Free High School Science Texts

2008· article· en· W2113279892 sur OpenAlexfundno aff
Lisa A. Petrides, Cynthia Jimes

Notice bibliographique

RevueJournal of Interactive Media in Education · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOpen Education and E-Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research CentreWilliam and Flora Hewlett Foundation
Mots-clésOpen educational resourcesSustainabilityProcess (computing)SociologyPublic relationsLibrary scienceKnowledge managementPolitical scienceComputer sciencePedagogyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The relatively new field of open educational resources (OER) is just now receiving more widespread attention and study. As such, there have been few opportunities thus far to share knowledge across program, organizational and national boundaries. This article presents a case study of the development of the South African project Free High School Science Texts (FHSST). Based on observations of project activities, a survey and interviews with project participants, and analyses of project documents and web-based content, the study sheds light on the challenges and successes of creating OER content within a process built from the ground up. On the whole, the case study revealed that project sustainability is an iterative, evolutionary process that works best when able to adapt to a continuously changing environment and shifting community needs. Ultimately this involves instilling practices within the organization or project that imitate the very characteristics of the resources that OER projects serve to create and support. Editors: Stephen Godwin (Open University, UK). Reviewers: Stephen Godwin (Open University, UK) and Agnes Kukulska-Hulme (Open University, UK).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,819
Score d'incertitude au seuil0,832

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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