Institutional Culture and OER Policy: How Structure, Culture, and Agency Mediate OER Policy Potential in South African Universities
Notice bibliographique
Résumé
Several scholars and organizations suggest that institutional policy is a key enabling factor for academics to contribute their teaching materials as open educational resources (OER). But given the diversity of institutions comprising the higher education sector—and the administrative and financial challenges facing many institutions in the Global South—it is not always clear which type of policy would work best in a given context. Some policies might act simply as a “hygienic” factor (a necessary but not sufficient variable in promoting OER activity) while others might act as a “motivating” factor (incentivizing OER activity either among individual academics or the institution as a whole). In this paper, we argue that the key determination in whether a policy acts as a hygienic or motivating factor depends on the type of institutional culture into which it is embedded. This means that the success of a proposed OER-related policy intervention is mediated by an institution’s existing policy structure, its prevailing social culture and academics’ own agency (the three components of what we’re calling “institutional culture”). Thus, understanding how structure, culture, and agency interact at an institution offers insights into how OER policy development could proceed there, if at all. Based on our research at three South African universities, each with their distinct institutional cultures, we explore which type of interventions might actually work best for motivating OER activity in these differing institutional contexts.
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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 | 0,012 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,013 |
| Communication savante | 0,013 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».