University Teachers and Open Educational Resources: Case Studies from Latin America
Notice bibliographique
Résumé
The Open Education movement has made efforts to systematise experiences and to evaluate the adoption of Open Educational Resources (OER). However, OER adoption is not part of the prevailing paradigm in higher education, both at the global level and in Latin America. This paper describes results of a study that analysed the social representations regarding the development, use, and reuse of OER by university teachers in their pedagogical practices. We conducted a study of 12 cases from Latin American universities using data analysis based on Grounded Theory. The results show that the use and reuse of OER lacks of public and institutional policies. The main agents are teachers organised in teams that support OER adoption. The reasons that encourage the creation of OER are mainly intrinsic, such as the pleasure derived from contributing and sharing, as well as external and related to professional development needs from the reflection on one’s own educational practice. Educators consider it essential to evaluate the resources created so that they can be reused in continuous improvement processes. Commercial use and misappropriation of the works are two of the main tensions identified. The community factor of teaching guides most behaviours in OER adoption in educational institutions and is presented as an inherent part of the development and transformation of the curriculum.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».