An Early Stage Impact Study Of Localised Oer In Afghanistan (Advance Online Publication)
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluates a group of Afghan teachers’ use of Open Educational Resources (OER) from the Darakht-e Danesh Library (DDL) – a digital library comprised of educational materials in English, Dari and Pashto – investigating whether these resources enabled improvements in teaching practice and led to improved subject knowledge. Conducted with secondary-school teachers in Parwan, Afghanistan, who accessed the DDL over a four-week period in 2016, the study asked the following research questions: To what extent did teachers in this study access and use OER in the DDL? Did access and use of OER in the DDL enhance teachers’ subjectarea content knowledge? Did access and use of DDL resources enhance teachers’ instructional practices? To what extent did teachers’ understanding of OER and its value change? The study utilised quantitative and qualitative methods to examine the behaviour and practices of 51 teachers in rural Afghanistan, all of whom were teaching at the secondary level or affiliated with a local teacher training college. The study collected data from server logs, pre- and post-treatment questionnaires, lesson plan analyses, teacher interviews and classroom observation. A purposive sampling technique was utilised to select the teachers, drawing from educational institutions with which the Canadian Women for Women in Afghanistan non-governmental organisation had previously interacted.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».