What future(s) for distance education universities? Towards an open network-based approach
Notice bibliographique
Résumé
La necesidad de aumentar la escalabilidad, la interoperabilidad, y la flexibilidad de la oferta educativa está impulsando la expansión del aprendizaje digital y abierto en la educación superior. A medida que este movimiento se expande por todo el mundo, las universidades de educación a distancia entran en una crisis. El aprendizaje potenciado por la tecnología está ahora diseminado por todas las instituciones y la mayoría también ha adoptado prácticas educativas abiertas cómo consecuencia del gran impacto de los MOOC. En este nuevo contexto de rápido crecimiento, caótico e inestable, detener expertise basada en la investigación, una infraestructura dedicada y personal especialmente capacitado podrá ya no ser considerado cómo necesario para que las instituciones puedan ofertar educación a distancia o en línea. Además, van surgiendo nuevos proveedores no institucionales de educación superior no formal, ofertando cursos y programas de aprendizaje abierto en línea o semi-presencial. Lejos de los días en que las universidades de educación a distancia quedaban solas en el sistema educativo con la misión única de proporcionar un tipo innovador de educación para todos, ellas ahora compiten abiertamente con las demás. En un momento de contención del gasto público en educación, surgió en los últimos años un debate sobre la sostenibilidad de estas instituciones, especialmente en Europa. En este trabajo analizamos los nuevos retos y oportunidades sociales, económicas y tecnológicas a los que se enfrentan las universidades de educación a distancia, y discutimos la reinterpretación de su misión. También exploramos los modelos organizacionales existentes y proponemos uno nuevo basado en un enfoque de red abierta.
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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 | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,029 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,005 |
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 ».