The UNESCO OER Recommendation: Some Observations From the ICDE OER Advocacy Committee
Notice bibliographique
Résumé
In this article, ambassadors of the International Council for Open and Distance Education (ICDE) Open Educational Resources (OER) Advocacy Committee (OERAC) provide a snapshot of regional and global Open Educational Resources (OER) initiatives. This committee has been active since 2017 with membership renewed biannually. The ambassadors work to further OER awareness and understanding, to increase global recognition of OER, and provide policy support for the acceptance and application of OER. This overview highlights national and regional initiatives associated with the UNESCO OER recommendation and the five action areas that include: building capacity and leveraging OER; developing supporting policies; ensuring equity and effectiveness; encouraging sustainable OER model development; and, promoting and facilitating international collaboration. In addition, monitoring and evaluation of the action areas are suggested to be prioritized. This overview is not exhaustive, and much work remains to implement the OER Recommendation at scale, maximize its implementation, connect these recommendations to the United Nation’s Sustainable Development Goals (SDGs), along with the futures of education with a new social contract for education, individuals, and the planet.
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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 | 0,086 | 0,125 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,009 |
| Communication savante | 0,019 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».