Wiki as an open educational resource in asynchronous courses: benefits and challenges
Notice bibliographique
Résumé
Since 2013, TÉLUQ University (Quebec, Canada) has been using MediaWiki software for the Wiki-TEDia project to build an open educational resource (OER) aligning the asynchronous nature of wiki writing with self-paced student learning and the institutional model of continuous enrollment. Wiki-TEDia applies contribution-oriented pedagogy and OER-enabled pedagogy in self-paced educational technology courses. The primary goal of Wiki-TEDia is to create a comprehensive repository of scientific knowledge on teaching methods and strategies, engaging students in the collaborative creation of OERs beneficial to their professional community. The repository has grown continuously, achieving its goal of creating a detailed inventory of teaching methods. By 2023, after 10 years, Wiki-TEDia contained 135 teaching models, methods, and strategies, each described on a separate web page. Despite variations in form and scientific quality, the number of visits and positive feedback confirm the repository's success and social relevance. A quantitative evaluation conducted in July 2021 revealed that the repository had accumulated 5.5 million unique visits. Student participation has exceeded expectations. They expressed satisfaction and pride in contributing to the wiki and appreciated the repository as a valuable resource for their professional practice, even after leaving the university. The Wiki-TEDia project successfully embodies the core attributes of open pedagogy in distance learning, including participatory technologies, openness and transparency, innovation and creativity, sharing ideas and resources, a connected community, learner-generated content, reflective practice, and peer review.
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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 | 0,018 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,018 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,005 |
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 ».