Are we there yet? A systematic literature review of Open Educational Resources in Africa: A combined content and bibliometric analysis
Notice bibliographique
Résumé
Although several studies have been conducted to summarize the progress of open educational resources (OER) in specific regions, only a limited number of studies summarize OER in Africa. Therefore, this paper presents a systematic literature review to explore trends, themes, and patterns in this emerging area of study, using content and bibliometric analysis. Findings indicated three major strands of OER research in Africa: (1) OER adoption is only limited to specific African countries, calling for more research and collaboration between African countries in this field to ensure educational equity; (2) most of the OER initiatives in Africa have focused on the creation process and neglected other important perspectives, such as dissemination and open educational practices (OEP) using OER; and (3) on top of the typical challenges for OER adoption (e.g., infrastructure), other personal challenges were identified within the African context, including culture, language, and personality. The findings of this study suggest that more initiatives and cross-collaborations with African and non-African countries in the field of OER are needed to facilitate OER adoption in the region. Additionally, it is suggested that researchers and practitioners should consider individual differences, such as language, personality and culture, when promoting and designing OER for different African countries. Finally, the findings can promote social justice by providing insights and future research paths that different stakeholders (e.g., policy makers, educators, practitioners, etc.) should focus on to promote OER in Africa.
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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 | 0,024 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,171 | 0,140 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».