What public media reveals about <scp>MOOC</scp> s: A systematic analysis of news reports
Notice bibliographique
Résumé
Abstract One of the striking differences between massive open online courses ( MOOC s) and previous innovations in the education technology field is the unprecedented interest and involvement of the general public. As MOOC s address pressing problems in higher education and the broader educational practice, awareness of the general public debate around MOOC s is essential. Understanding the public discourse around MOOC s can provide insights into important social and public problems, thus enabling the MOOC research community to better focus their research endeavors. While there have been some reports looking at the state of the MOOC ‐related research, the analysis of the public debate surrounding MOOC s is still largely missing. In this paper, we present the results of a study that looked at the content of the public discourse related to MOOC s. We identified the most important themes and topics in MOOC ‐related mainstream news reports. Our results indicate that coverage of MOOC s in public media is rapidly decreasing: by the middle of 2014, it decreased by almost 50% from the highest activity during 2013. In addition, the focus of those discussions is also changing. While the majority of discussions during 2012 and 2013 were focused on MOOC providers, the announcements of their partnerships, and million dollar investments, the current focus of MOOC discourse seems to be moving toward more productive topics focused on the overall position of MOOC s in the global educational landscape. Among different topics that this study discovered, government‐related issues and the use of data and analytics are some of the topics that seem to be growing in popularity during the first half of 2014.
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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 | 0,015 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».