Intention, Tenacity, and a Bit of Serendipity: How We’ve Grown Open on the Canadian Prairies
Notice bibliographique
Résumé
The University of Saskatchewan has seen the use of OER grow from the first large adoption of an open textbook in 2015 to a large-scale open initiative sweeping the institution. Some of our successes have included saving students $800,000 within 4 years, the creation and adaptation of several open textbooks, the piloting of an OER repository for storing and sharing locally created resources, and the integration of open pedagogy in at least half a dozen courses. As this initiative continues to grow, and brings about a culture shift within the institution, librarians play a vital role in educating and supporting both instructors and students about all aspects of open learning. This session will explore how an OER initiative has grown at the University of Saskatchewan, and how librarians at your institution can move such programs forward. We’ll share high level ideas and examples of how librarians and educational developers have worked at the grass roots level to seek out opportunities, educate others about OER, build partnerships, support champions, and grow the interest level and integration of OER at the University.
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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 | 0,010 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,068 | 0,051 |
| Communication savante | 0,023 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».