Open Educational Practices Advocacy: The Instructional Designer Experience
Notice bibliographique
Résumé
Instructional designers are in a unique position to provide leadership and support for advancement of new technologies and practices. There is a paucity of research on current and potential roles of Instructional designers in incorporating and advocating for open educational practices at their higher education institutions. Against the background of emerging open educational practices, a survey and interviews were conducted with instructional design professionals to establish, from their experience and practice, their roles and potential for advocacy for open educational practices (OEP) including open educational resources (OER). Among the results of the analysis, it was found that while instructional designers have a strong awareness of and desire to advocate for OEP in their institutions, their ability to move forward was limited by perceived barriers such as lack of relevant mandates and professional workload recognition, policy development and funding, awareness and leadership support. In addition, there were gaps identified between what they most valued about OEP, such as implementing innovative pedagogies, and what they could actually initiate and advocate for in practice (adopt and support OER). They pointed to a lack of formal learning opportunities around OEP and expressed that their main sources of learning and support were of an informal nature, acquired through their networks and collaborations with peers.
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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 | 0,061 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,015 |
| Communication savante | 0,024 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».