Developing an Institutional open educational practices (OEP) Self Assessment Instrument
Notice bibliographique
Résumé
As institutions move to considering the implementation of open education environments, it is critical to understand the characteristics and potential success factors for institutional open educational practices. Higher education institutions are changing to meet the needs of contemporary learners, and as a result, there is a need to discuss the benefits and challenges of implementing open education practices in these spaces (Paskevicius, 2017). While there are currently limited institutional case studies on openness to build upon (Morgan, 2018; Childs, Axe, Veletsianos & Webster, 2019), there is potential for the lessons learned from the rich research on blended learning (Lim & Wang, 2017; Graham et. al., 2013) and institutional transformation research (Kezar & Eckel, 2002) to lend insight to potential practices for institutional OEP initiatives. By adopting both an appreciative and critical approach, a draft OEP self-assessment instrument for institutions was created with the intention of examining the similarities and differences between institutional approaches and their evolution. This workshop will provide an overview of the theoretical underpinnings and description of the OEP self-assessment instrument and its component parts. Through small group activities, participants will examine and discuss propositional categories and components of the OEP self-assessment instrument. Participants will complete the online OEP self-assessment instrument and discuss their experience with a focus on expanding their understanding of what others are doing in institutions globally, and improving the OEP instrument for global use. Participants will also identify initiatives and/or approaches that could help expand OEP at their own institutions.
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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 | 0,036 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».