Sustainable Problem Solving: Reducing Barriers for OER Adoption
Notice bibliographique
Résumé
Open Education Global Conference 2023 (Edmonton, Alberta, Canada) session description. Are you thinking about new strategies or service models for helping educators find OER for their courses? At this presentation session (25 minutes), come learn about one approach a Canadian research institution has taken to help reduce hurdles faculty and instructors face when adopting Open Educational Resources (OER) into their courses. We will first highlight some of these barriers, followed by strategic services we provide at the University of Calgary’s Libraries and Cultural Resources (LCR) to reduce these barriers for educators. The first service we will discuss is providing an OER by Discipline Guide, an ongoing curated resource guide of OER organized by discipline for faculty who prefer to independently review previously evaluated OER within their subject area. Similar guides are commonly used across Canadian higher education institutions to curate potential OER organized according to their institution with access provided through Pressbooks. Pressbooks is a publishing platform based on WordPress used by many higher education institutions globally for developing, adapting, and hosting dynamic, interactive Open Education Resources. The second service strategy for supporting educators to adopt OER is the Open Course Materials Matching Service (OCoMMS). This service can be used by faculty who have either reviewed the OER by Discipline Guide and not found relevant OER on their subject, or by those who would prefer a more targeted service where library staff search for and curate potential OER relevant to their specific course. In order to support these services at LCR, we utilize the strengths and experience of our support staff as the strategies and practices for providing reference services are also similarly applied within the Open Course Materials Matching Service. We will highlight the benefits of having our support staff assist with OER finding services managed by the Open Education Librarian and our current service workflows. At the University of Calgary, this staffing model is a crucial piece in supporting the sustainability and growth of our OER services as interest in OER adoption continues to increase at our institution.
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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 | 0,019 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,005 |
| Communication savante | 0,013 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,007 |
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 ».