Open is an Invitation: Exploring Use of Open Educational Resources with Ontario Post-Secondary Educators
Notice bibliographique
Résumé
abstract: During the 2017-2018 academic year, I worked as Program Manager for a government-funded post-secondary organization in Ontario, Canada. A core part of my professional role was creating awareness and increasing the use of open educational resources (OER) in partnership with Ontario educators. I conducted this work with the support of colleagues and OER advocates at public colleges and universities. Collectively, we focused on the use of OER as an opportunity to: (a) reduce the cost of post-secondary resources, (b) diversify the types of resources used in teaching and learning, and (c) explore opportunities to create assessments and activities that empowered learners as co-creators of knowledge. Alongside my professional role during this year, I engaged in a mixed-methods action research study using change management strategies and Ajzen’s (1991) Theory of Planned Behavior. The purpose of the study was to determine the usefulness of an awareness and support strategy designed to increase the use of OER among post-secondary educators in Ontario.\n\nFor many of the participants in the study (n = 38), OER were new elements in their teaching practice. I engaged in focused and meaningful dialogue with them as part of professional development sessions in order to fully explore their perspectives about use of OER. I chose two facilitation designs as the action of my action research. The first was a pair of face-to-face workshops, and the second was an open online course commonly called a MOOC (massive open online course). These were the interventions (and innovations) for the study. From the perspective of the participants, the awareness and support strategies were determined to be useful for increasing their use of OER.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».