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Enregistrement W4313387998 · doi:10.1007/978-981-19-2080-6_20

Challenges and Opportunities for Open, Distance, and Digital Education in the Global South

2023· book-chapter· en· W4313387998 sur OpenAlexaff
Tony Mays

Notice bibliographique

RevueHandbook of Open, Distance and Digital Education · 2023
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceBrigham Young University
Mots-clésCommonwealthDistance educationOpen educationRelevance (law)Argument (complex analysis)Political scienceOpen learningEngineering ethicsPublic relationsEngineeringSociologyPedagogyTeaching methodMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This chapter explores some of the challenges and opportunities for expansion of open, distance, and digital education in the global south. The discussion begins by defining the terms as used in the chapter and explains why such approaches are of relevance to the diverse countries involved. The chapter then provides some current examples of open, distance, and digital education provision and how some of these practices have been adapted in response to external factors such as climate, financial, and pandemic crises. The chapter then discusses the challenges and opportunities indicated both by current practice and by current research into issues such as open pedagogy, technology-enabled learning, and educational financing. The chapter then makes an argument for the development of more resilient, future-directed education provision, drawing heavily on the experience of the Commonwealth of Learning in its efforts to support sustainable development through learning.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,714
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,254 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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