Learning beyond the course content: Development of an Open Access eTextbook powered by faculty, students and librarians
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Open-access eTextbooks have the potential to be dynamic digital resources that can be updated with research findings, adapted to align course learning outcomes and student learning goals, and developed to be more accessible to a greater number of learners. We have developed an open access eTextbook for second-year anatomy and physiology students at the University of Toronto Mississauga (UTM) to meet the specific learning requirements of second-year Biology students in an Animal Physiology course. In our presentation, we will share our collaborative journey of the creation of this open eTextbook and the eTextbook itself. Specifically, we will: a) share how we embedded course learning outcomes within the textbook and interactive elements of the textbook to better support student learning; b) share how librarians, staff, graduate students, and faculty collaborated and continue to collaborate on curating, creating and editing of the content developed for the open textbook; c) share how undergraduate students learn the content using the textbook but also how they apply skills beyond the course content expectations when using or interacting with the textbook; d) share challenges we encountered, and e) reflect upon next stages and issues on the horizon, as we engage in creating, improving and disseminating information about this open textbook project.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| 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 découle