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Enregistrement W4220710338 · doi:10.3390/su14063340

Accessibility Challenges in OER and MOOC: MLR Analysis Considering the Pandemic Years

2022· article· en· W4220710338 sur OpenAlexfundno aff
Paola Ingavélez-Guerra, Vladimir Robles-Bykbaev, António Teixeira, Salvador Otón, José Ramón Hilera

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOnline Learning and Analytics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesErasmus+European CommissionNational Research Council CanadaUniversity of Manitoba
Mots-clésTerminologyOpen educational resourcesInclusion (mineral)Computer scienceLifelong learningGrey literatureKnowledge managementCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Data sciencePolitical scienceWorld Wide WebSociologyPedagogyMEDLINESocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The review of state of the art on creating and managing learning resources and accessible Open Educational Resources (OER) and Massive Open Online Courses (MOOC) is a topic that cannot only consider formal literature. The evidence and lack of a measurement consensus require the inclusion of contextual information, corroborating scientific results with practical experiences. For this reason, this article presents a review of accessibility models, OER and MOOC, considering the gray literature to capture experiences and trying to establish a shared understanding of the terminology commonly used in research on virtual accessibility and its impact on higher education. The bibliographic review relies on analyzing articles and scientific publications related to the topic following the Multivocal Literature Review (MLR) format. The results of this review establish that it is possible to apply accessibility review methodologies with transversal actions in the creation and management of learning resources and MOOCs. The research is related to one of the seventeen sustainable development goals defined by the United Nations to ensure inclusive and equitable quality education and promote lifelong learning opportunities for all.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,305

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,278 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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