MOOC Learning Experience Design: Issues and Challenges
Notice bibliographique
Résumé
This paper will present current work on various frameworks that are aimed at guiding the research, development, and evaluation efforts around Massive Open Online Courses (MOOCs). Initiatives and activities, including current work by the National Research Council (NRC) in the context of Learning and Performance Support Systems and MOOCs, will be presented along with outstanding challenges and issues to be addressed in the near future. Findings from case studies of Personal Learning Environments (PLEs) and MOOCs will be presented which suggest that learning experiences are impacted by much more than tools and technologies. There is the potential for an enormous palette of possibilities for creating effective, meaningful, and successful learning experiences, as well as many important issues and challenges to address. Recommendations coming of out of recent cMOOC surveys and forums will highlight participant focused and learner driven processes along with a changing notion of time and space in online learning environments. The paper also unveils current and future areas of research and development in a new Learning and Performance Support System (LPSS) program at NRC, including learning analytics, big data, and educational data mining, as well as ethics and privacy issues in networked environments and the use of personal learning data to feed into the research and development process.
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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 | 0,039 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,019 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».