MASSIVE OPEN ONLINE COURSES AS E-BRICKS FOR SMART CITIES
Notice bibliographique
Résumé
Open Educational Resources and Massive Open Online Courses as e-bricks for Smart Cities Authors: Carmen Holotescu, Gabriela Grosseck, Laura Malita Nowadays when more than half of the world's population lives in urban areas, when information and (mobile) communication technologies are real catalysts for innovations in all domains, there are a lot of studies and debates related to how our cities should become "Smart Cities", "Smarter Cities" or "Future Cities", in order to improve life quality and to reduce costs. The paper starts with a literature research related to definitions for the "Smart City" term and to the needed steps / action plans / strategies for such a transformation. The new citizens will have vital roles in building smart cities; they should be hyperconnected, creative, entrepreneurs, also they should actively participate and collaborate in the cities activities and decisions. The paper will explore: - How Open Educational Resources and Massive Open Online Courses can support the citizens engagement, learning and participation, also new skills and competencies development? - How the authorities can collaborate with universities and researchers to develop specific OER and to organize such courses? Which new policies are neeeded? - Which features should be offered by MOOCs platforms and how such courses can be facilitated? - What lessons can be learned from current projects targeting these issues? References: Bacsich, P., & Pepler, G. (2013). Learner Use of Online Content.Teaching and Learning Online: New Models of Learning for a Connected World, 2, 75. Buchem, I., & P?rez-Sanagust?n, M. (2013). Personal Learning Environments in Smart Cities: Current Approaches and Future Scenarios. http://openeducationeuropa.eu/sites/default/files/asset/In-depth_35_1.pdf Department for Business, Innovation and Skills, London. (2013). The Maturing of the MOOC. https://www.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/240193/13-1173-maturing-of-the-mooc.pdf Falconer, I., McGill, L., Littlejohn, A., Boursinou, E., & Punie, Y. (2013). Overview and Analysis of Practices with Open Educational Resources in Adult Education in Europe. ftp://ftp.jrc.es/pub/EURdoc/JRC85471.pdf
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,055 | 0,015 |
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 ».