Notice bibliographique
Résumé
Despite its mainstreaming into the broader educational ecology, open and distance education (ODE) still leaves much to be desired in terms of both practice and research. Inspired and informed by the author’s 35 years of experience as an ODE practitioner, researcher, reviewer, and editor, this article concentrates on 10 critical issues of ODE research that have long existed but may have a consequential impact on its healthy growth. The issues discussed cover scarcity of longitudinal research, paucity of scaling-up and generalization research, preference for success over failure presented in research, the need for a systems approach, lack of sociocultural sensitivity, technologization of research, scant attention to ODE for the underprivileged and disadvantaged, insufficient research on ODE policy, negligence of historical research, and disinterest in revisiting ODE theories. The causes of these problems are critically interpreted and their possible negative impacts on the field of ODE are explored in a concise manner. The purpose of this article is to encourage further discussion and debate on ODE research to sustain its presence and acceptance as a legitimate mode of education in the wider educational community.
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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 | 0,445 | 0,614 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,097 |
| Communication savante | 0,031 | 0,035 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,033 |
| 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 ».