Open educational resources in distributed learning infrastructures: An international comparative study
Notice bibliographique
Résumé
Open Educational Resources (OER) have the potential to support increased higher education access at a lower cost to rural, remote, lower-socio economic students, alongside lifelong learners and time-poor workers who require upskilling (Bossu & Meier, 2018; Orr, Rimini, & van Damme, 2015). The German Ministry of Education and Research (BMBF) has funded the interdisciplinary project ‘Digital educational architectures: Open learning resources in distributed learning infrastructures – EduArc’ (Learning Lab, 2019), a partnership between the University of Duisburg-Essen, the German Institute for International Educational Research, the Leibnitz Information Centre for Economics and the Carl von Ossietzky University of Oldenburg, in order to explore the development of disseminated learning infrastructures and enable national access to digital education resources. In order to produce infrastructure that is aligned with international developments and trends in higher education digital transformation, nine comparative country studies have been commissioned, alongside Germany, to be undertaken by members of the Centre for Open Education Research (www.uol.de/coer), namely Spain, China, Japan, Korea, Canada, South Africa, Turkey, USA and Australia. The country studies focus on digital transformation across the macro, meso and micro levels, and focus in particular on the infrastructure for disseminating OER in higher education, including repositories and meta-data standards. The studies also focus on national, state and institutional policies; quality assurance mechanisms and key actors; and how change (in terms of funding, managing and promoting infrastructure) is promoted and occurs at all three levels. To date, the macro studies have been completed. In terms of Infrastructure, Spain, China, Japan and Korea have national repositories, including OER, although they are not commonly used in Japanese universities. Canada and USA have decentralised infrastructure, with companies retaining intellectual property rights. All governments have recommendations and funding for digital transformation, however the majority of action is left to individual states and institutions. Spain, Korea and China have national standards for digitalisation, labelling, quality and/or meta-data standards, with the onus on institutions in other countries. The next stage of this research, the meso level, is currently underway.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».