Expanding K-12 Learning Opportunities Through Open Educational Practices
Notice bibliographique
Résumé
In current K-12 contexts, there is great potential for research that examines the expansion of learning beyond formal learning environments, as well as inquiry about how digital networks can enable all learners to access people, content and ideas that were previously inaccessible. Open learning networks, which include formal, non-formal and informal learning environments, can afford transformed learning opportunities for K-12 students. This design based research expands upon the Building Futures program in which grade 10 students complete their core subject courses and career and technology studies courses in the process of building a house. This year, the students’ social innovation project focused on how to connect students with local government to promote student voice and choice in the community. The present research analyzed how the open learning design process supported the expansion of learning from the classroom to outside networks in both informal and non-formal ways. Using the open learning design intervention (OLDI) framework as a guide, the research team analyzed the extent to which open educational practice expanded learning opportunities for K-12 learners, the student and teacher perspectives of open educational practice experiences, and how the OLDI framework supported teachers in designing for expanded open learning experiences.
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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 | 0,014 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,010 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».