A Systematic Review of Systematic Reviews on Open Educational Resources: An Analysis of the Legal and Technical Openness
Notice bibliographique
Résumé
Almost all open educational resources (OER) definitions encompass key concepts such as the 5R activities and open licenses. However, little attention is given to the technical aspects and tools that allow the user to interact with these resources. This study aims to answer five research questions regarding (a) 5R activities, (b) open licenses and intellectual property, (c) technical aspects, (d) tools for developing OER, and (e) the topic of sustainability. To answer these questions, a systematic review of systematic reviews on OER was conducted following the reporting checklist of the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA). Sixteen studies were eligible and included in this review. The main findings suggest that although most studies did not mention the term 5R exactly, they mentioned related terms, such as share and adaptation. There was also a tendency toward focusing on more legal issues than technical aspects. Besides, most of the studies that mentioned tools discussed them as platforms to access OER, not exactly tools that encourage users to develop or adapt resources in an easy way. In relation to sustainability, several studies highlighted the relevance of developing sustainable OER models, but only a few suggested approaches to sustain an OER project. Therefore, with this article, we hope to raise awareness of the importance of the technical openness and tools that might contribute to fostering users’ engagement with the OER, helping them to act as producers and contributors rather than mere passive receivers.
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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 | 0,070 | 0,262 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,033 | 0,033 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».