Framing Open Educational Practices from a Social Justice Perspective
Notice bibliographique
Résumé
OEP (open educational practices), inclusive of open pedagogy, is often understood with respect to the use of OER (open educational resources) but can be conceived with more expansive conceptualisations (see Cronin & McLaren 2018; DeRosa & Jhangiani 2017; Koseoglu & Bozkurt 2018). This article attempts to build on existing OEP research and practice in two ways. First, we provide a typology of OEP, giving examples of practices across a continuum of openness and along three axes: from content-centric to process-centric, teacher-centric to learner-centric, and practices that are primarily for pedagogical purposes to primarily for social justice (Bali 2017). Second, we employ Hodgkinson-Williams and Trotter’s (2018) conceptual framework, which builds on Fraser’s model of social justice, to critically analyse the ways in which the use/impact of OEP might be considered socially just, with a particular focus on expansive, process-centric OEP. We analyze for whom and in which contexts OEP can (i) support social justice along economic, cultural and political dimensions, and (ii) do so in transformative, ameliorative, neutral or even negative ways. We use the typology and framework to analyse specific process-centric forms of OEP including collaborative annotation, Wikipedia editing, open networked courses, Virtually Connecting, public scholarship, and learner-created OER. Analysing specific practices highlights diversity across the axes and subtle differences among them, such as when a particular practice is considered good pedagogy and how it can be modified to be more oriented towards social justice. We discuss limitations of each practice not just from its discourse and design, but also how it works in practice.
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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 | 0,021 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,125 |
| Communication savante | 0,026 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».