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Enregistrement W2139002669 · doi:10.19173/irrodl.v16i1.1983

Astronomy for astronomical numbers: A worldwide massive open online class

2015· article· en· W2139002669 sur OpenAlexvenueno aff
Chris Impey, Matthew Wenger, Carmen Austin

Notice bibliographique

RevueThe International Review of Research in Open and Distributed Learning · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInnovative Teaching Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of ArizonaHoward Hughes Medical Institute
Mots-clésClass (philosophy)CertificateStudent engagementMassive open online courseSocial mediaComputer sciencePsychologyWorld Wide WebMathematics educationArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Astronomy: State of the Art is a massive, open, online class (MOOC) offered through Udemy by an instructional team at the University of Arizona. With nearly 24,000 enrolled as of early 2015, it is the largest astronomy MOOC available. The astronomical numbers enrolled do not translate into a similar level of engagement. The content consists of 14 hours of video lecture, nearly 1,000 Powerpoint slides, 250 pages of background readings, and 20 podcast interviews with leading researchers. Perhaps in part because of the large amount of course content, the overall completion rate is low, about 3%. However, this number was four times higher for an early cohort of learners who were selected to have a prior interest in astronomy and who took the class in synchronous mode, with new content being added every week. Completion correlates with engagement as measured by posts to the online discussion board. For a subset of learners, social media like Facebook and Twitter provide an additional, important mode of engagement. For the asynchronous learners who have continuously enrolled for the past 15 months, those who complete the course do so quickly, with few persisting longer than two months. The availability of a free completion certificate had no impact of completion rates when it was added midway through the period of data analyzed in this paper. This experiment informs a new offering of an enhanced version of this MOOC via Coursera, along with a co-convened “flipped” introductory astronomy class at the University of Arizona, where the video lectures will be online and class time will be used exclusively for small group labs and hands-on activities. Despite their typically low completion rates, MOOCs have the potential to add significantly to public engagement with science, and they attract a worldwide audience.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,006

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.

Tête enseignante Opus0,298
Tête enseignante GPT0,568
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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