Notice bibliographique
Résumé
This article discusses the need to innovate education due to global changes to keep its status as a human right and public good and introduces Open Education as a theory to fulfil these requirements. A systematic literature review confirms the hypothesis that a holistic quality framework for Open Education does not exist. For its development, a brief history and definition of Open Education are provided first. It is argued that Open Education improves learning quality through the facilitation of innovative learning designs and processes. Therefore, sources of learning quality and dimensions of quality development are discussed. To support the improvement of the learning quality and design of Open Education, the Reference Process Model of ISO/IEC 40180 (former ISO/IEC 19796-1) is introduced and modified for Open Education. Adapting the three quality dimensions and applying the macro, meso, and micro levels, the OpenEd Quality Framework is developed. This framework combines and integrates the different quality perspectives in a holistic approach that is mapping them to the learning design, processes, and results. Finally, this article illustrates potential adaptations and benefits of the OpenEd Quality Framework. The OpenEd Quality Framework can be used in combination with other tools to address the complexity of and to increase the quality and impact of Open Education. To summarize, the OpenEd Quality Framework serves to facilitate and foster future improvement of the learning design and quality of Open Education.
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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 | 0,040 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,022 |
| Communication savante | 0,015 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».