Research On Open Educational Resources For Development In The Global South: Project Landscape
Notice bibliographique
Résumé
The Research on Open Educational Resources for Development (ROER4D) project was proposed to investigate in what ways and under what circumstances the adoption of Open Educational Resources (OER) could address the increasing demand for accessible, relevant, high-quality and affordable education in the Global South. The project was originally intended to focus on post-secondary education, but the scope was expanded to include basic education teachers and government funding when it launched in 2013. In 2014, the research agenda was further expanded to include the potential impact of OER adoption and associated Open Educational Practices (OEP). ROER4D was funded by Canada’s International Development Research Centre (IDRC), the UK’s Department for International Development (DFID) and the Open Society Foundations (OFS), and built upon prior research undertaken by a previous IDRC-funded initiative, the PAN Asia Networking Distance and Open Resources Access (PANdora) project. This chapter presents the overall context in which the ROER4D project was located and investigated, drawing attention to the key challenges confronting education in the Global South and citing related studies on how OER can help to address these issues. It provides an abbreviated history of the project and a snapshot of the geographic location of the studies it comprises, the constituent research agendas, the methodologies adopted and the research-participant profile. It also provides an overview of the other 15 chapters in this volume and explains the peer review process.
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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 | 0,051 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,012 |
| Communication savante | 0,015 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».