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Enregistrement W2776094815 · doi:10.47622/9781928331483

Adoption and Impact of OER in the Global South

2017· book· en· W2776094815 sur OpenAlexfundno aff
Cheryl Hodgkinson‐Williams, Patricia Arinto

Notice bibliographique

RevueAfrican Minds eBooks · 2017
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Learning Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDirectorate for Education and Human ResourcesDepartment of Higher Education and TrainingOpen University of Sri LankaUniversity of Cape TownDepartment for International DevelopmentUniversity of PretoriaUniversity of PittsburghRhodes UniversityUniversity of MauritiusUnited States Agency for International DevelopmentInternational Development Research CentreAthabasca UniversityCity University of Hong KongJoint Information Systems CommitteeUniversity of DelhiUniversity of Cambridge
Mots-clésOpen educational resourcesOpen educationSustainabilityPolitical scienceQuality (philosophy)Educational resourcesGlobal SouthEconomic growthDeveloping countryPublic relationsGeographyPedagogySociologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Education in the Global South faces several key interrelated challenges, for which Open Educational Resources (OER) are seen to be part of the solution. These challenges include: unequal access to education; variable quality of educational resources, teaching, and student performance; and increasing cost and concern about the sustainability of education. The Research on Open Educational Resources for Development (ROER4D) project seeks to build on and contribute to the body of research on how OER can help to improve access, enhance quality and reduce the cost of education in the Global South. This volume examines aspects of educator and student adoption of OER and engagement in Open Educational Practices (OEP) in secondary and tertiary education as well as teacher professional development in 21 countries in South America, Sub-Saharan Africa and South and Southeast Asia. The ROER4D studies and syntheses presented here aim to help inform Open Education advocacy, policy, practice and research in developing countries.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants1,000
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,343 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations72
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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