A comparison of learner intent and behaviour in live and archived MOOCs
Notice bibliographique
Résumé
The advent of massive open online courses (MOOCs) has created opportunities for learning that are clearly in high demand, but the direction in which MOOCs should evolve to best meet the interests and needs of learners is less apparent. Motivated by our interest in whether there are potential and purpose for archived MOOCs to be used as learning resources beyond and between instructor-led live-sessions, we examined the use of a statistics MOOC and a computer science MOOC, both of which were made available as archived-courses after a live-session and for which enrolment continued to grow while archived. Using data collected from surveys of learner demographics and intent, the course database of major learner activity, and the detailed clickstream of all learner actions, we compared the demographics, intent, and behaviour of live- and archived-learners. We found that archived-learners were interested in the live-MOOC and that their patterns of use of course materials, such as the number and sequence of videos they watched, the number of assessments they completed, their demonstration of self-regulatory behaviour, and their rate of participation in the discussion forums, were similar to the live-learners. In addition, we found evidence of learners drawing on an archived-MOOC for use as reference material. Anticipated areas of impact of this work include implications for the future development of MOOCs as resources for self-study and professional development, and in support of learner success in other courses.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».