Transformative Curriculum Design through Open Educational Resource Creation
Notice bibliographique
Résumé
At their best, open educational resources (OER) are known to foster equity, accessibility, and flexibility for users and include multiple perspectives from a collaborative community for creators and contributors (Hylén, 2006). Therefore, when planning our university’s first offering of a week-long course (re)design workshop (based on Saroyan & Amundsen, 2004), recognizing we had been primarily using materials from other post-secondary institutions, we opted to create resources specific to our university through a one-day facilitated writing sprint. Moving beyond offering information simply for course design, we decided to create an OER that encompasses three main areas of curriculum planning and design: composition, mapping, and alignment of learning outcomes; choice and alignment of instructional strategies and learning activities; and alignment of outcomes assessment at all levels. During the OER content development stage, the group also recognized the opportunity to position the OER, named CRICKET, as a community building tool, focusing on learning re-design. The site not only hosts curriculum planning and design information, it also features an OER authoring tool that invites participants to share their work with their peers. Through our OER creation process, we determined that OER have the potential to transform not only how information is disseminated and used, but also how it is created.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».