From Open Educational Resources to Open Educational Practices
Notice bibliographique
Résumé
During the past twenty years Open Educational Resources (OER) and Open Educational Practices (OEP) have increased educational access and affordability worldwide. The OER-OEP synergy reflects one of the most promising strategies for increasing access to education globally. Despite significant progress, emerging research suggests the need for a more concerted focus on moving from awareness raising to implementation. This article analyses the current status of OER and OEP in concert with the recent educational response to COVID-19 by educational providers with complimentary mini-case studies from Africa, Brazil, Canada, China, Sweden, and Turkey. The ICDE Ambassadors for the global advocacy of OER, and members of ICDE OER Advocacy Committee (authors) argue that in the six countries studied, there is a greater need and greater receptivity to expand access to education through OER and OEP. To better address the immediate needs of the COVID-19 educational crisis, and to make longer term educational improvements, countries should harness the policy supports and actionable steps offered by the UNESCO OER Recommendation. Currently, we see an opportunity to move OER-OEP to resilient sustainable education and the international policy framework to support such work. The article concludes with some general observations for the way forward.
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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 | 0,010 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,053 |
| Communication savante | 0,021 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,030 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 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 ».