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Enregistrement W7041951890

Open Data as driver of critical data literacies in Higher Education

2020· other· en· W7041951890 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen Research Online (The Open University) · 2020
Typeother
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSemantic Web and Ontologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformative learningAppropriationHigher educationDisciplineDemocracyOpen dataOpen educationEconomic JusticeCritical thinking
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Participation in today’s datafied society requires a series of transversal skills. In fact, we need technical abilities and media literacies weaved in a critical approach to understand the socio-political and cultural mechanisms that affects individuals and groups. Higher Education (HE) must lead in the development of critical, socio-technical pedagogic approaches to understand and analyse data. To this end, adopting Open Data as the base of Open Educational Practices has potential to trigger authentic learning. situations. In this regard, the approach aims at going beyond the development of technical abilities to extract, elaborate and integrate Open Data in services, activities and projects. In fact, using data as OER in research-based learning activities for data journalism and civic monitoring techniques can be the catalyser for the appropriation of the datafied public spaces and also, to data ownership and activism. On the basis of these pedagogical practices, HE could play a key role in fostering critical approaches. The abilities developed in HE should transcend the classroom, to understand datafication in society. In time, HE students and teachers would contribute to shaping informed and transformative democratic practices and dialogue empowering citizens to address social justice concerns. This envisioned strategy requires of faculty development and engagement, as data literacies need of disciplinary and pedagogical efforts to innovate in curricular and learning design. Furthermore, supporting faculty’s awareness and practices to shape critical and ethical approaches to data implies care for spaces of dialogue at the juncture of technical and social needs. Care for interdisciplinary thinking and understanding the differences between “Psyche and Tekné”, building on Umberto Galimberti’s conceptualisation of the problem of balance between ethics/social sciences and technological advancement. Session content This workshop explores the educational potential of Open Data as a driver of interdisciplinary dialogue in learning design and pedagogical practices. It will offer instruments for designing educational interventions in two simple phases: 1- A conceptual (but dialogical!) introduction, to present the principles, the policy context and existing practices in citizen science, responsible research and innovation and Open Data, and the connections with data literacy in HE will be defined from the perspective of the researchers and their experiences in using Open Data for educational/learning purposes. An initial overview of the principles and resources to work with Open Data as OER in the context of Data in Education will be introduced. Also the frameworks to develop data literacy in HE will also be considered with a focus on the issues hindering these practices will be also displayed. 2- A “hands on” exercise in which the concepts above will be applied to the participants’ pedagogical practices, and their sense discussed on the light of both practical and deontological implications. The educational potential of Open Data in the participants perspective will collect personal reflections to understand in which extent the concept of open data could be applied to personal pedagogical practices. Which datasets could be useful? Which are the critical issues that I could face to use open data in my pedagogical practices? The reflections will be collected by using sticky notes and a map of possible future practices. Session recording: https://youtu.be/BZJX2BifYIg

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)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,069
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,201

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,069
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0120,040
Communication savante0,0340,028
Science ouverte0,0020,031
Intégrité de la recherche0,0040,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,494
Tête enseignante GPT0,501
Écart entre enseignants0,006 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2020
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Résumé présentoui

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