Reimagining Leadership in Open Education: Networking to Promote Social Justice and Systemic Change
Notice bibliographique
Résumé
Challenging traditional notions of leadership, and leveraging non-hierarchical learning structures, the Regional Leaders of Open Education Network (RLOE) was created to bring together leaders from a broad diversity of institutions in the U.S. and Canada to build strategic plans for open education that especially support underserved and underrepresented students. All members of the network, including an advisory team, collaborators, student mentors and cohort participants were engaged in a multi-directional learning program over two years (2021-2022) that included a variety of synchronous and asynchronous online engagement opportunities, as well as the opportunity to attend an in-person summit. Analyses of surveys and reports completed by network participants indicated that RLOE was successful in building community and in providing vital networking opportunities that supported them to design and begin to implement open education strategic plans that included initiatives in professional development, forming partnerships, integrating DEI as well as many other goals and accomplishments. Cohort participants indicated statistically significant gains in 1) developing and leveraging their leadership skills to serve marginalized and underrepresented students, 2) understanding how OE practices can empower all students, especially marginalized students, and 3) how OER can be used to specifically support underrepresented and underserved groups. In addition, 90% of cohort participants indicated that the RLOE Network helped them to center principles of diversity, equity and inclusion into their open educational work.
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 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 | 0,009 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».