OOPS, Turning MIT Opencourseware into Chinese: An analysis of a community of practice of global translators
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
An all-volunteer organization called the Opensource Opencourseware Prototype System (OOPS), headquartered in Taiwan, was initially designed to translate open source materials from MIT OpenCourseWare (OCW) site into Chinese. Given the recent plethora of open educational resources (OER), such as the OCW, the growing use of such resources by the world community, and the emergence of online global education communities to localize resources such as the OOPS, a key goal of this research was to understand how the OOPS members negotiate meanings and form a collective identity in this cross-continent online community. To help with our explorations and analyses within the OOPS translation community, several core principles from Etienne Wenger’s concept of Communities of Practice (COP) guided our analyses, including mutual engagement, joint enterprise, shared repertoire, reification, and overall identity of the community. In this paper, we detail how each of these key components was uniquely manifested within the OOPS. Three issues appeared central to the emergence, success, and challenges of the community such as OOPS: 1) strong, stable, and fairly democratic leadership; 2) participation incentives; and 3) online storytelling or opportunities to share one’s translation successes, struggles, and advice within an asynchronous discussion forum. While an extremely high level of enthusiasm among the OOPS members underpinned the success of the OOPS, discussion continues on issues related to quality control, purpose and scope, and forms of legitimate participation. This study, therefore, provides an initial window into the emergence and functioning of an online global education COP in the OER movement. Future research directions related to online global educational communities are discussed.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle