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Enregistrement W6949002931 · doi:10.5281/zenodo.1094864

An Early Stage Impact Study Of Localised Oer In Afghanistan

2017· article· en· W6949002931 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensCanadian Federation of University Women
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNonprobability samplingOpen educational resourcesQualitative researchDocumentationPlan (archaeology)Focus groupContext (archaeology)Subject (documents)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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. Findings indicate that when the DDL was used by teachers, the OER accessed positively impacted teachers’ knowledge and helped them in lesson preparation. On average, the 33 teachers who visited the lab at least three times downloaded 12 OER each over the course of the study. However, a number of teachers did not download or use any OER, and many more preferred to continue using only the traditional textbook to prepare their lesson plans even after exposure to the DDL. Furthermore, while teachers found the OER helpful in creating assessment activities for their students, there was no observed improvement in teacher understanding and use of formative or summative assessment. Lastly, there was limited understanding among the teachers of the exact meaning of “open”, with most viewing OER as learning materials obtained from the internet, libraries or simply from outside of their school. Teachers made little reference to licensing or to the accessibility characteristics of OER. Thus, while teachers who used OER appeared to benefit from these resources, the concept was new to them, representing a disruption to the familiar way of preparing and delivering lessons. For further diffusion of OER as an innovation in teachers’ learning and practice, concerted action will be required to build the collection of OER available in Afghan languages, provide support in how teachers might integrate OER into their teaching, and ensure connectivity in the context of limited internet access in rural areas and a teacher population with widely varying levels of proficiency in using digital technology. The dataset arising from this study can be accessed at: https://www.datafirst.uct.ac.za/dataportal/index.php/catalog/622

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,250 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
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