Analytical Insights on the Position, Challenges, and Potential for Promoting OER in ODeL Institutions in Africa
Notice bibliographique
Résumé
<p>This paper shares analytical insights on the position, challenges and potential for promoting Open Educational Resources (OER) in African Open Distance and eLearning (ODeL) institutions. The researchers sought to use a participatory research approach as described by Krishnaswamy (2004), in convening a sequence of two workshops at the Open University of Tanzania (OUT) as a strategy for collecting data to obtain the aforementioned insight. The principal workshop objectives were to analyse the existing status of OER at the OUT and subsequently to share lessons learned in OER creation and production, integration and use, and hosting and dissemination. Other objectives were to discuss the rationale for an institutional OER policy and identify a suitable work-flow process for developing OER at the OUT. The workshop participants were purposively selected for their experience in co-developing OER materials with various outside organisations. The study included 28 representatives of the OUT academic units, and one facilitator from OER Africa. Research techniques used to collect data included a questionnaire, focused group discussions, presentations, and panel discussions. Results indicated that OUT staff were willing to engage with OER but had limited awareness, skills and competencies in the creation, integration and use of OER. The outcome of the study was the development of nine draft OER resolutions expressing needs that include the development of a comprehensive institutional OER policy related to existing institutional policies in order to guide, support and promote research and sustainable OER practice via holistic participation. Enabling strategies included capacity building, increased internal and external collaboration, and enhanced access to and visibility of OER via the institutional repository.</p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».