Là bản dịch sang tiếng Việt tài liệu của các tác giả David Wiley, Ashley Webb, Sarah Weston, và DeLaina Tonks có tựa đề ‘Khám phá sơ bộ về mối quan hệ giữa OER do sinh viên tạo ra, tính bền vững và thành công của sinh viên’, được đăng trên tạp chí Đánh giá Nghiên cứu Quốc tế về Học tập Mở và Phân tán; Tập 18, Số 4, tháng 6/2017; giấy phép mở CC BY 4.0 Quốc tế.
“Tóm tắt: Bài báo này khám phá mối quan hệ giữa Tài nguyên Giáo dục Mở - OER (TNGDM) do sinh viên tạo ra để các sinh viên khác sử dụng, tính bền vững lâu dài của phong trào hướng tới TNGDM, và sự thành công của các sinh viên sử dụng TNGDM do các sinh viên khác tạo ra như một phần tài liệu của chương trình giảng dạy cốt lõi. Chúng tôi bắt đầu bằng việc cung cấp định nghĩa và bối cảnh lớn hơn để suy nghĩ về khả năng của TNGDM do sinh viên tạo ra. Chúng tôi sau đó mô tả bối cảnh khóa học ở đó TNGDM do sinh viên tạo ra đã dần dần được tích hợp vào một lớp học trên trực tuyến qua vài năm và xem xét tác động của việc giới thiệu này đến việc học của sinh viên.
…
Sự thành công của Wikipedia như một “nguồn nội dung tuyệt vời” là điều hoàn toàn bất ngờ, ngay cả với những người sáng tạo ra nó. Sau khi chứng kiến bằng chứng về sự tồn tại của việc tạo ra nội dung tuyệt vời do người mới vào nghề tạo ra trong bối cảnh Wikipedia, có lý do để tin rằng những người mới vào nghề (sinh viên) cũng có thể tạo ra nội dung mở tuyệt vời trong bối cảnh giáo dục.
…
Hilton kết luận rằng việc sử dụng TNGDM không liên quan đến việc giảm khả năng học tập của sinh viên. Đây là một phát hiện cực kỳ quan trọng vì nó có nghĩa là giảng viên áp dụng TNGDM thay cho các tài liệu thương mại truyền thống có thể mong đợi tiết kiệm cho sinh viên của mình một khoản tiền đáng kể mà không gây hại đến việc học tập của sinh viên.
…
Mặc dù các ví dụ về bài tập có thể tái tạo lại được ở trên rất mạnh mẽ, nhưng chúng mô tả công việc của sinh viên đại học và sau đại học trình độ cao, những người có thể không được mô tả chính xác là người mới vào nghề. Để hiểu rõ hơn câu hỏi về tác động học tập của việc sử dụng TNGDM do những sinh viên khác tạo ra, chúng tôi đã xác định một bối cảnh mà những người sáng tạo là sinh viên có nhiều khả năng là người mới vào nghề thực sự - TNGDM do học sinh trung học tạo ra cho các học sinh trung học khác.”
***
“Theo Bản tóm tắt thống kê của Bộ Giáo dục Mỹ (Bộ Giáo dục, 2016), có hơn 20 triệu sinh viên theo học tại một cơ sở giáo dục sau trung học có cấp bằng tại Mỹ vào mùa thu năm 2014. Giả sử mỗi sinh viên này đăng ký một khóa học ba tín chỉ trong học kỳ đó. Đối với mỗi giờ trong ba giờ mà những sinh viên đó dành trên lớp mỗi tuần, họ có thể phải làm hai giờ bài tập về nhà ngoài giờ học, tổng cộng là sáu giờ bài tập về nhà mỗi tuần trong một khóa học thông thường kéo dài 15 tuần. Nhân tổng cộng 15 tuần với sáu giờ bài tập về nhà mỗi tuần với 20 triệu sinh viên bằng 1.800.000.000 giờ dành cho bài tập về nhà mỗi học kỳ. Vì nhiều sinh viên học nhiều hơn một khóa học mỗi học kỳ, nên ước tính khoảng 2 tỷ giờ mỗi học kỳ dành cho bài tập về nhà là thận trọng nhưng đủ cho mục đích của chúng tôi.
Các bài tập tái tạo lại được: cho sinh viên, bởi sinh viên
Theo Wiley (2013), chúng tôi định nghĩa bài tập dùng một lần là những bài tập mà cả giảng viên và sinh viên đều hiểu rằng cuối cùng sẽ bị vứt bỏ. Bài luận và bài tập thực hành là những ví dụ về bài tập thường nằm trong danh mục này – sinh viên dành nhiều thời gian và năng lượng để làm bài tập này, giảng viên dành nhiều thời gian và năng lượng để chấm điểm bài tập này, sau đó trả lại cho sinh viên và họ đã vứt bỏ. Mặc dù có thể có lợi ích học tập cho sinh viên hoàn thành các bài tập dùng một lần này, nhưng việc vứt bỏ 2 tỷ giờ làm việc mỗi học kỳ có vẻ như là một cơ hội bị bỏ lỡ.”
Giả thiết cũng theo cách tính này, trong khi quy mô sinh viên đại học của Việt Nam, theo số liệu thống kê giáo dục đại học năm học 2021 – 2022 (https://moet.gov.vn/content/tintuc/Lists/News/Attachments/8831/giao-duc-dai-hoc-nam-hoc-2021-2022.pdf), là hơn 2 triệu người, bằng khoảng 1/10 của nước Mỹ, thì ‘việc vứt bỏ 200 triệu giờ làm việc mỗi học kỳ có vẻ như là một cơ hội bị bỏ lỡ’, một cách tương tự!
Tự do tải về bản dịch sang tiếng Việt của tài liệu có 14 trang tại địa chỉ: https://www.dropbox.com/scl/fi/jxe9zwj47q04j4tgaaikw/aupress-admin-03022-22583-2-CE-1-1_Vi-05102024.pdf?rlkey=u0711lkywjlryf8xmrtq9a8x8&st=y3hmg1vx&dl=0
Xem thêm:
Blogger: Lê Trung Nghĩa
letrungnghia.foss@gmail.com
Tác giả: Nghĩa Lê Trung
Ý kiến bạn đọc
Những tin mới hơn
Những tin cũ hơn
Blog này được chuyển đổi từ http://blog.yahoo.com/letrungnghia trên Yahoo Blog sang sử dụng NukeViet sau khi Yahoo Blog đóng cửa tại Việt Nam ngày 17/01/2013.Kể từ ngày 07/02/2013, thông tin trên Blog được cập nhật tiếp tục trở lại với sự hỗ trợ kỹ thuật và đặt chỗ hosting của nhóm phát triển...
Các bài trình chiếu trong năm 2024
Tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ cho giáo viên phổ thông, bao gồm cả giáo viên tiểu học và mầm non tới hết năm 2024
Các lớp tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ tới hết năm 2024
Các tài liệu dịch sang tiếng Việt tới hết năm 2024
‘Digcomp 2.2: Khung năng lực số cho công dân - với các ví dụ mới về kiến thức, kỹ năng và thái độ’, EC xuất bản năm 2022
Tổng hợp các bài của Nhóm các Nhà cấp vốn Nghiên cứu Mở (ORFG) đã được dịch sang tiếng Việt
Tổng hợp các bài của Liên minh S (cOAlition S) đã được dịch sang tiếng Việt
Năm Khoa học Mở & Chuyển đổi sang Khoa học Mở - Tổng hợp các bài liên quan
Hội nghị Đối tác Dữ liệu Mở châu Á năm 2021 do Việt Nam lần đầu tiên chủ trì
Các khung năng lực trong hành động
Phong trào Bình dân học vụ số: Mục tiêu, đối tượng, nội dung, nguồn lực, phương thức tổ chức thực hiện
Lễ công bố công khai Trung tâm Năng lực Kim cương châu Âu và dự án ALMASI
Khung năng lực AI cho giáo viên
Sư phạm Mở là gì (Trang của Đại học British Columbia, Canada)
Ngày Phần mềm Tự do, Ngày Phần cứng tự do, Ngày Tài liệu Tự do
‘Khung năng lực AI cho giáo viên’ - bản dịch sang tiếng Việt
Bạn cần biết những gì về các khung năng lực AI mới của UNESCO cho học sinh và giáo viên
Bàn về 'Lợi thế của doanh nghiệp Việt là dữ liệu Việt, bài toán Việt' - bài phát biểu của Bộ trưởng Nguyễn Mạnh Hùng ngày 21/08/2025
Các tài liệu dịch sang tiếng Việt tới hết năm 2024
Các bài trình chiếu trong năm 2024
‘Tài liệu quan điểm của KR21 về Giữ lại Quyền Tác giả: Giữ lại các quyền trong kết quả đầu ra nghiên cứu để cho phép phổ biến mở kiến thức’ - bản dịch sang tiếng Việt
‘KHUYẾN NGHỊ VÀ HƯỚNG DẪN TRUY CẬP MỞ KIM CƯƠNG cho các cơ sở, nhà cấp vốn, nhà bảo trợ, nhà tài trợ, và nhà hoạch định chính sách’ - bản dịch sang tiếng Việt
DeepSeek đã gây ra sự hoảng loạn trên thị trường — nhưng một số người cho rằng việc bán tháo là quá mức
Tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ cho giáo viên phổ thông, bao gồm cả giáo viên tiểu học và mầm non tới hết năm 2024
“Chúng tôi không có hào nước”: Sự đổi mới đột phá của AI nguồn mở
Dữ liệu để phân loại AI
Nhà khoa học AI hàng đầu của Meta cho biết thành công của DeepSeek cho thấy 'các mô hình nguồn mở đang vượt trội hơn các mô hình độc quyền'
Ứng dụng và phát triển Tài nguyên Giáo dục Mở (OER) tại Việt Nam
‘Tầm quan trọng của các kỹ năng tư duy phản biện và linh hoạt về năng lực AI của sinh viên TVET’ - bản dịch sang tiếng Việt
Mark Zuckerberg: DeepSeek cho thấy vì sao nước Mỹ phải là ‘tiêu chuẩn nguồn mở toàn cầu’ của AI; không có lý do gì để suy nghĩ lại về việc chi tiêu