Educators as Content Creators in a Diverse Digital Media Landscape
Notice bibliographique
Résumé
This paper focuses on the ways educators can work within the guidelines of copyright while using digital media to develop educational content in legal and ethical ways by exploring several key contemporary trends in digital content creation. Educators need not create learning materials from scratch, as the pool of resources available via the internet, from educational publishers, or physically stored within schools serve as resources for the development of contextually relevant learning materials. Educators are increasingly becoming content creators, and with the development of digital literacies to support content creation, they can combine resources from multiple sources to meet the needs of their learners. This may be done to ensure a lesson is current, meet the needs of differentiated instruction and universal design for learning, to design learning materials that are engaging, and those that can be shared widely. In this digital media landscape, it is important for educators to know how to navigate digital media for use in developing curriculum or learning materials. By drawing on the digital literacies associated with copyright and open educational practices, educators can work within the guidelines of fair use, link and embed content, recognize and use openly licensed content, and explore resources from the public domain in legal and technically appropriate ways while developing learning materials. These approaches may impact educators’ design processes, while also demonstrating and modelling to learners the creative ways one can remix and share resources found on the web.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».