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Enregistrement W3202986186 · doi:10.3390/su131910798

An Analysis of Peer-Reviewed Publications on Open Educational Practices (OEP) from 2007 to 2020: A Bibliometric Mapping Analysis

2021· article· en· W3202986186 sur OpenAlexaff
Ahmed Tlili, Daniel Burgos, Ronghuai Huang, Sanjaya Mishra, Ramesh C. Sharma, Aras Bozkurt

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOpen Education and E-Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScopusOpen scienceLibrary scienceWeb of scienceData scienceComputer sciencePolitical scienceMEDLINEMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study undertook a bibliometric mapping analysis of research papers on Open Educational Practices (OEP) in the Web of Science and Scopus databases. This study functions as a guide for new research, serving to identify trends in the OEP field and compare the existing research so as to identify gaps and promising future paths. A total of 635 studies were obtained; however, only 156 were finally selected for the analysis. VOSviewer software was used to identify the most frequently used keywords and terms in the abstracts and titles. This software was also used to analyse the studies for co-authorship and citations. The findings showed that research on OEP started in 2007 and focused on higher education, including open and distance higher education. Most of the OEP studies were published in English as journal articles, in particular, many were published in Distance Education, International Review of Research in Open and Distributed Learning, and Open Praxis. The United Kingdom, Spain, and Australia were the top contributors to the OEP literature. The analysis of keywords and terms in the titles and abstracts revealed that current OEP trends covered only open pedagogy and open collaboration, suggesting a need for more research on other trends, such as open assessment, open data, and open science. The results also suggested that future research needs to focus more on inclusive open educational practices that accommodate students with disabilities.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devislow
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,099
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie, Science ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,133

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,099
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,2060,235
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,368 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Bibliométrie

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeObservationnel · Autre devis
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

Citations28
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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