MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3015192999 · doi:10.19173/irrodl.v21i2.4598

Open Textbooks: Quality and Relevance for Postsecondary Study in The Bahamas

2020· article· en· W3015192999 sur OpenAlexvenueno aff
Edward C. Bethel

Notice bibliographique

RevueThe International Review of Research in Open and Distributed Learning · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOpen Education and E-Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpen educational resourcesRelevance (law)Quality (philosophy)Openness to experienceOpen educationComputer scienceOpen learningDistance educationOpen universityHigher educationElectronic publishingPsychologyMedical educationMathematics educationKnowledge managementTeaching methodWorld Wide WebThe InternetMedicinePolitical scienceCooperative learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Open educational resources (OER), are openly licensed text, media, and other digital and analog assets that are useful for teaching, learning, and research. Recent research has shown that in courses where open textbooks are assigned, students perform as well as or better than students in similar courses with commercially licensed textbooks. Despite cost savings and demonstrated effectiveness, perceptions about quality, relevance, ease of access, and other concerns persist. The objectives of this study were twofold: (a) to develop a practical and reusable measure for evaluating open textbook quality in terms of pedagogy, openness, accessibility, and relevance; and (b) to use the measure to rate the quality and relevance of open textbooks for use in higher education in The Bahamas. The study confirmed the viability of the quality measure as a practical tool to assess open resources and found that the open textbooks studied were accessible and well matched to course content, but of varying quality. More study is needed to explore ways to increase faculty adoption, use, adaption and production of OER.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,122

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,250
Tête enseignante GPT0,519
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe International Review of Research in Open and Distributed LearningMême sujetOpen Education and E-LearningTravaux en français237 207