Towards development of OER derived custom-built open textbooks: A baseline survey of university teachers at the University of the South Pacific
Notice bibliographique
Résumé
Textbook prices have soared over the years, with several studies revealing many university students are finding it difficult to afford textbooks. Fortunately, two innovations – open educational resources (OER) and open textbooks – hold the potential to increase textbook affordability. Experts, though, have stated the obvious: that students can save money through open textbooks only if teachers are willing to develop and use them. Considering both the high price of textbooks and the benefits offered by OER and open textbooks, the aim of this study was to assess the University of the South Pacific (USP) teachers’ willingness towards development of custom-built OER derived open textbooks for their courses with a focus on providing a foundation for strategies to promote open textbook development at USP. This paper reports the findings of an online survey of 39 USP teachers. The results show that 17 teachers were willing to develop OER derived custom-built open textbooks for their courses. Besides this, there are findings relating to six important areas: teachers’ motivation to develop open textbooks; the frequency of more than one prescribed textbook per course; teachers’ awareness of the costs of the prescribed textbooks; the average cost of prescribed textbooks in a course; teachers’ awareness and utilization of OER and open textbooks; and teachers’ perceived barriers to using OER and types of challenges they encounter while using OER. These findings have been discussed in relation to research studies on OER and open textbooks.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».