The Impact of Socio-Cultural Issues for African Students in the South African Distance Education Context
Notice bibliographique
Résumé
Open Distance Learning (ODL) takes place within different environments that are influenced by the social, cultural and political fields in which a student lives. This is particularly significant in South Africa where distance learning has been identified as the main system that should provide access to higher education for most students in the country. Through ODL, disadvantaged students can have access to higher education. This paper uses a socio-cultural framework to examine distance education students’ accounts of their experiences of learning. This study reveals aspects of the socio-cultural contexts that tend to be marginalised by ODL institutions. Resume L’apprentissage ouvert et a distance (AOD) se deroule dans divers environnements qui sont influences par les milieux social, culturel et politique dans lesquels un etudiant vit. Ceci est particulierement vrai en Afrique du Sud ou l’apprentissage a distance a ete identifie comme etant le principal dispositif pouvant offrir un acces aux etudes superieures, a la plupart des etudiants du pays. Par le biais de l’AOD, les etudiants moins fortunes peuvent acceder aux etudes superieures. Cette recherche emploie un cadre de reference socioculturel pour etudier les temoignages rendus par les etudiants au sujet de leurs experiences d’apprentissage. L’etude revele certains volets des contextes socioculturels qui tendent a etre marginalises par les etablissements d’AOD.
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 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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,009 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».