Trends in distance education research: A content analysis of journals 2009-2013
Notice bibliographique
Résumé
This study intends to explore the current trends in the field of distance education research during the period of 2009-2013. The trends were identified by an extensive review of seven peer reviewed scholarly journals: The American Journal of Distance Education (AJDE), Distance Education (DE), The European Journal of Open, Distance and e-Learning (EURODL), The Journal of Distance Education (JDE), The Journal of Online Learning and Technology (JOLT), Open Learning: The Journal of Open, Distance and e-Learning (OL) and The International Review of Research in Open and Distributed Learning (IRRODL). A total of 861 research articles was reviewed. Mainly content analysis was employed to be able to analyze the current research. Also, a social network analysis (SNA) was used to interpret the interrelationship between keywords indicated in these articles. Themes were developed and the content of the articles in the selected journals were coded according to categories derived from earlier studies. The results were interpreted using descriptive analysis (frequencies) and social network analysis. The reporting of the results were organized into the following categories: research areas, theoretical and conceptual frameworks, variables, methods, models, strategies, data collection and analysis methods, and the participants. The study also identified the most commonly used keywords, and the most frequently cited authors and studies in distance education. The findings obtained in this study may be useful in the exploration of potential research areas and identification of neglected areas in the field of distance education.
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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 | 0,006 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,046 | 0,062 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».