Barriers, incentives, and benefits of the open educational resources (OER) movement: An exploration into instructor perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Open educational resource (OER) barriers, incentives, and benefits are at the forefront of educator and institution interests as global use of OER evolves. Research into OER use, perceptions, costs, and outcomes is becoming more prevalent; however, it is still in its infancy. Understanding barriers to full adoption, administration, and acceptance of OER is paramount to fully supporting its growth and success in education worldwide. The purpose of this research was to replicate and extend Kursun, Cagiltay, and Can’s (2014) Turkish study to include international participants. Kursun, et al. surveyed OpenCourseWare (OCW) faculty on their perceptions of OER barriers, incentives, and benefits. Through replication, these findings provide a glimpse into the reality of the international educators’ perceptions of barriers, incentives, and benefits of OER use to assist in the creation of practical solutions and actions for both policy makers and educators alike. The results of this replication study indicate that barriers to OER include institutional policy, lack of incentives, and a need for more support and education in the creating, using, and sharing of instructional materials. A major benefit to OER identified by educators is the continued collegial atmosphere of sharing and lifelong learning.
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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 | 0,022 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».