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Enregistrement W6979764059

Adopting open educational resources and Universal Design for Learning principles in undergraduate nursing education in mental health

2023· article· en· W6979764059 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholarship@Western (Western University) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOpen Education and E-Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpen educational resourcesUniversal Design for LearningNurse educationMental healthLearning environmentUniversal designInstructional designFocus groupPermission
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study will evaluate the adoption of open educational resources (OERs) and Universal Design for Learning in an undergraduate nursing course in the collaborative BScN program at Western University. OERs, as defined by United Nations Educational Scientific and Cultural Organization (2019) are “learning, teaching and research materials in any format and medium that reside in the public domain or are under copyright… that permit no-cost access… by others” (para. 1). OERs offer learners a number of benefits, specifically reduced cost from commercial text resources and improved accessibility (for example, through electronic platforms that allow text to audio or adjustable font size) (Kotsopoulos, 2022; Nguyen-Truong et al., 2019). Further, Universal Design for Learning principles facilitate course design that offers options for learning materials and formats, with consideration to accessibility principles, to enhance belonging in the learning space by meeting the learning needs of diverse learners.\nThe study was conducted in two phases. First, a comprehensive search was completed to identify relevant learning materials. Both OERs and publicly accessible learning materials were integrated into this course due to the limited availability of OERs specific to mental health nursing content. OER were evaluated using two evaluation criteria rubrics, with focus given to OERs that met accessibility principles. At the completion of this course, all students in the course were invited to participate in a survey. The survey administered was a modified version of the PROJECT-OPEN survey, modified with permission from the survey author (Kotsopoulos, 2022). This study was approved by the institutional ethics board.\nPlease bring your own smart device to this session if you would be interested in interacting with the OER.\nKotsopoulos, D. (2022). Developing an undergraduate business course using open educational resources. The Canadian Journal for the Scholarship of Teaching and Learning, 13(1). https://doi.org/10.5206/cjsotlrcacea.2022.1.10992\nNguyen-Truong, C. K. Y., Graves, J. M., Enslow, E., & Williams-Gilbert, W. (2019). Academic and community–engaged approach to integrating open educational resources in population health course. Nurse Educator, 44(6), 300–303. https://doi.org/10.1097/NNE.0000000000000653\nUnited Nations Educational Scientific and Cultural Organization. (2019). Open educational resources. https://en.unesco.org/themes/building-knowledge-societies/oer

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,933

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,235 · 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.

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
Publié2023
Routes d'admission1
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