Notice bibliographique
Résumé
Openness has been a feature of higher education for many decades, particularly through the establishment of open universities, although there remain debates about what openness means in practice. Digital technologies, some based on open principles, and digital content, aided by open licences, have both contributed recently to an extension of what is deemed possible under the heading of openness. Nevertheless, while in principle there may be greater degrees of openness available in higher education it does not mean in practice that many people can still readily avail themselves of these new opportunities to learn, not just because they do not have access to digital technologies but personal circumstances mean they also lack the necessary skills and the confidence to use such technologies in general or for education in particular. In fact it can be argued that this new openness, characterised mainly through the open educational resources movement, may actually widen rather than bridge the digital and educational divides between groups, both within and across national boundaries, through the increasing sophistication in technologies and the competencies expected of learners. This paper reviews some of the evidence supporting these different areas of interest and attempts to provide a synthesis of them. It then argues that actions may be required by many inter-mediaries to help to reduce the diverse social and cultural digital divides within education, including through the mediated use of open educational resources between teachers and learners.
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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 | 0,016 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,030 |
| Communication savante | 0,014 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».