What Impacts do OER Have on Students? Students Share Their Experiences with a Health Psychology OER at New York City College of Technology
Notice bibliographique
Résumé
This article reports findings from a study conducted with students in three sections of a Health Psychology course that replaced a traditional textbook with open educational resources (OER) as the primary course material. The purpose of the study was to learn how OER impacted students. Data were collected in Fall 2015 with students from New York City College of Technology (City Tech), of the City University of New York (CUNY), a comprehensive college located in Brooklyn. Students were assigned the OER by their course instructor, who developed it as part of a library funded OER pilot initiative. Two research instruments were employed: one-on-one interviews and short surveys. Both interview and survey items asked students about how they engaged with the OER as their primary assigned course material. They shared feedback about the overall organization of the OER, ease of use, methods used to access the OER and complete coursework, benefits and challenges, and differences and similarities to using a traditional print textbook. Findings indicate that most students were able to access the OER more easily than traditional textbooks and responded positively to the variety of learning materials and assignments the OER assembled. Most students reported that course readings were equal to or better than traditional textbooks and would be willing to register for a course offering a similar resource in the future. A small amount of students reported minor usability issues. Also, few students had difficulties obtaining technology necessary to access the OER.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».