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Enregistrement W4407054615 · doi:10.20368/1971-8829/1135340

Student experiences of Open Educational Practices: a systematic literature review

2020· article· en· W4407054615 sur OpenAlexaffabout
Jo Axe, Elizabeth Childs, Irwin DeVries, Keith Webster

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOpen Education and E-Learning
Établissements canadiensRoyal Roads University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSystematic reviewMathematics educationPsychologyPolitical scienceMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this literature review was to gain a deeper understanding of student experiences of open educational practices (OEP). The research was conducted against the backdrop of a small, publicly funded university in Canada that offers a masters-level program delivered largely though open learning environments. A systematic literature review identified both benefits and challenges to OEP, related to open learning digital environments, tools and activities as well as institutional services and supports. Students further experienced benefits in working with others, developing a sense of self, and increased learning engagement. They also reported challenges associated with anxiety and with practical aspects such as privacy, copyright, and time management. Much can be learned from research into existing collaborative and related educational practices that preceded concepts of OEP. The study recommends increased focus on scaffolding for faculty and students in the implementation of OEP, as well as more research into student experiences.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante, Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,773
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0060,010
Science ouverte0,0130,003
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,289
Tête enseignante GPT0,592
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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