Notice bibliographique
Résumé
There is a growing body of literature that recognizes the role Massive Open Online Courses (MOOCs) can play in improving access to education globally, and particularly to thousands of people in developing and developed countries. There is increasing concern, however, that the millions of displaced refugee learners throughout Europe, the Middle East, and other regions are still disadvantaged when it comes to engaging in learning through MOOCs. The reasons for this disadvantage range from a lack of appropriate infrastructure or other supporting structures, to a lack of contextualized content. So far, little attention has been paid to contextualized MOOC models, which may both impact policies and be adapted to the specific needs of these learners who often do not have the means to access many education opportunities. Therefore, the purpose of this paper is to propose a frugally-engineered MOOC model that addresses the barriers of access and participation for refugees. This paper engages in an exploratory research methodology, using findings from the literature and expert opinions gathered through interviews. These findings lead to the development of what the authors call a Frugal MOOC Model which can be contextualized to meet the needs of refugee learners. The paper goes on to highlight the development of the Frugal MOOC Model as the first phase of an ongoing study. It concludes with recommendations for the next phase of the study: how to implement the newly developed model.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».