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Enregistrement W3160567827 · doi:10.19173/irrodl.v22i2.5161

What Is Open Pedagogy? Identifying Commonalities

2021· article· en· W3160567827 sur OpenAlexvenueno aff
Phil Tietjen, Tutaleni I. Asino

Notice bibliographique

RevueThe International Review of Research in Open and Distributed Learning · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOpen Education and E-Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopularityConstruct (python library)Open educationMeaning (existential)PedagogyEngineering ethicsSociologyOpen educational resourcesField (mathematics)SustainabilityOrder (exchange)Computer sciencePolitical scienceEpistemologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Open pedagogy has been touted by advocates as a promising expansion of open educational resources because it involves shifting from making resources accessible to impacting the practice of teaching. The allure of the term coupled with its promise to bring greater innovation to pedagogy has led to its widespread use at conferences and publications. However, as the concept has gained increasing levels of popularity, it has also sparked considerable debate as to what it means. For example, how is open pedagogy distinct from other forms of pedagogy such as critical or cultural? What does it mean to practice open pedagogy? Without a clear understanding of its meaning, establishing a solid research foundation on which to make claims about the impact of open pedagogy approaches is difficult. Accordingly, this article argues that the current debate signals the need for the development of robust analytical frameworks in order to construct a cohesive body of research that can be used to advance it as a field of study. To do this, the authors review the literature and identify common characteristics within it. The authors then propose a five-part framework that encourages the long-term sustainability of open pedagogy.

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)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,072
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,211

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,072
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0250,022
Études des sciences et des technologies0,0080,055
Communication savante0,0360,051
Science ouverte0,0040,020
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,195
Tête enseignante GPT0,516
Écart entre enseignants0,320 · 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'étudeQualitatif
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

Citations43
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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