MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3188096994 · doi:10.56059/jl4d.v8i2.507

Developing Partnerships to Acquire Impact: The Role of Three Regional Centres’ Capacity Building Efforts for ODL Adoption in the Emerging World

2021· article· en· W3188096994 sur OpenAlexaff
Kirk Perris, Rory McGreal

Notice bibliographique

RevueJournal of Learning for Development · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Education Systems and Policies
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommonwealthMandateWork (physics)Distance educationCapacity buildingElitePublic relationsPolitical scienceBusinessEconomic growthEngineeringEconomicsPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Partnerships are central to the awareness, implementation and development of open and distance learning (ODL). It is an attribute that is distinct in the higher education sector, where ODL has made a large footprint by dispelling the notion that university enrolment is reserved for a narrow and elite demographic. The Commonwealth of Learning (COL) operates to advance the uptake of ODL amongst the 54 member states of the Commonwealth. COL leverages its work through various channels, and the COL Regional Centres play a pivotal role as partners to COL and, in turn, to acquire new partners that may benefit from COL’s technical expertise. The Regional Centres, strategically located across the Commonwealth, engage primarily in capacity building for ODL. Their constituents include governments, institutions, and individual learners. This paper explores the role of COL Regional Centres to grow existing partnerships and to form new ones in the pursuit of ODL expansion. The formation of partnerships is understudied in the ODL space, yet it has been pivotal in augmenting the visibility and importance of ODL around the world. Drawing on data from an evaluation of three COL Regional Centres conducted at the end of 2019, and reporting on follow-up activities to the mid-point of 2021, this paper highlights how the RCs are achieving their mandate to engage partners and, in the process, have achieved short- and long-term outcomes since 2018. Findings provide insight into the effectiveness of RC activities, relative to the number of institutions and individuals reached, complemented with inputs from RC stakeholders, mostly comprised of RC staff. Recommendations are offered, with the paper positing that the role of the Regional Centres should continue and expand to other areas of the Commonwealth premised on their ability to build and sustain partnerships through capacity building efforts.

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)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,153

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,006
Communication savante0,0150,008
Science ouverte0,0030,028
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,256 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Learning for DevelopmentMême sujetGlobal Education Systems and PoliciesTravaux en français237 207