Educational Technology Procurement at Canadian Colleges and Universities: An Environmental Scan
Notice bibliographique
Résumé
There has been an increase in the use of education technology (EdTech) within post-secondary institutions, which has resulted in an unprecedented overflow of EdTech in the market. Institutions then make decisions on which EdTech to procure. This procurement process occurs on a continuum, where on one extreme, an institution takes a decentralized (bottom–up) approach where individuals within an institution independently decide on EdTech procurement, or a centralized (top–down) approach where the institution decides on criteria and standards that the EdTech must meet. This study administered a questionnaire and conducted structured interviews to explore how important standards are, and to identify the associated challenges with implementing centralized procurement. It was distributed to individuals involved in EdTech procurement at universities and colleges across Canada. The results showed that standards related to Privacy and Security, Accessibility, and Care of Data Practices play a larger role in EdTech procurement within most institutions. The use of standards is increasing as institutions become more centralized; however, they are not yet relied on in a structured way. This study suggests ways to move towards a procurement process that incorporates standards and addresses many of the identified challenges with procuring EdTech, thus, improving the efficiency and efficacy of EdTech procurement.
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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 | 0,008 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,044 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».