The Technological Dimension of a Massive Open Online Course: The Case of the CCK08 Course Tools
Notice bibliographique
Résumé
In 2008, a new term emerged in the already crowded e-learning landscape: MOOC, or massive open online course. Lifelong learners can now use various tools to build and manage their own learning networks, and MOOCs may provide opportunities to test such networks. This paper focuses on the technological aspects of one MOOC, the Connectivism and Connective Knowledge (CCK08) course, in order to investigate lifelong learners’ attitudes towards learning network technologies. The research framework is represented by three perspectives: (a) lifelong learning in relation to open education, with a focus on the effective use of learning tools; (b) the more recent personal knowledge management (PKM) skills approach; and (c) the usability of web-based learning tools. Findings from a survey of CCK08 participants show that the course attracted mainly adult, informal learners, who were unconcerned about course completion and who cited a lack of time as the main reason for incompletion. Time constraints, language barriers, and ICT skills affected the participants’ choice of tools; for example, learners favoured the passive, filtered mailing list over interactive but time-consuming discussion forums and blogs. Some recommendations for future MOOCs include highlighting the pedagogical purpose of the tools offered (e.g., learning network skill-building) and stating clearly that the learners can choose which tools they prefer to use. Further research on sustainability and instructor workload issues should be conducted to determine the cost and effectiveness of MOOCs. Investigation is also necessary to understand whether such terms as course, drop-out, and attrition are appropriate in relation to MOOCs.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».