Reclaiming the Classics for a Diverse and Global World Through OER
Notice bibliographique
Résumé
In the 2019–20 academic year, I redesigned a course on the classics to make both the texts and the context in which they were taught more accessible for and relevant to the predominantly female students of Saint Mary’s College, Notre Dame. The course was re-centered on the dialogue between the ever-evolving and diverse cultures within Greece and the Roman empire and surrounding regions such as Egypt, Ethiopia, and Persia; issues caused by slavery and economic inequality; conceptions of gender roles and sexuality, race and ethnicity, and migration and citizenship; the troubling appropriation of classical motifs and texts by fascist groups in the twentieth century and some alt-right groups and sexual predators in the twenty-first century; and on recent initiatives meant to demonstrate the diversity of both Greek and Roman cultures through documentary, artistic, and archaeological evidence (particularly in the digital humanities and in museums and libraries). I also wanted to make the course close to zero cost for students and to shift to digital texts which lent themselves to interactivity and social scholarship. Our librarian, Catherine Pellegrino, obtained multi-user e-books for modern reinterpretations of classical works still in copyright. A LibreTexts grant enabled the co-authors of this article—the course instructor (and lead author) and two paid student researchers—and a team of summer-employed student collaborators to edit, footnote, and create critical introductions and student activities for various key texts for the course. Many of these texts are now hosted on the LibreTexts OER platform. Beta versions of enriched OER texts and activities were user tested in a synchronous hybrid virtual/physical classroom of twenty-five students, who were taking the course (HUST 292) in the fall semester of 2020.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».