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Enregistrement W2187908803 · doi:10.19173/irrodl.v16i6.2151

A strategic response to MOOCs: How one European university is approaching the challenge

2015· article· en· W2187908803 sur OpenAlex
Mark Brown, Eamon Costello, Enda Donlon, Mairéad Giolla-Mhichíl

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueThe International Review of Research in Open and Distributed Learning · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOnline Learning and Analytics
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité LavalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAffordanceContext (archaeology)Higher educationStrategic planningSet (abstract data type)Public relationsPolitical sciencePerspective (graphical)Knowledge managementComputer scienceSociologyBusinessMarketingHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p class="normal">This paper briefly outlines some of the macro level claims, counter-claims and unresolved debates surrounding the rapid growth of Massive Open Online Courses (MOOCs) in Higher Education. It then reports insights, experiences and perceptions of those charged with developing a strategic institutional response to the challenges and opportunities presented by the MOOC movement framed within a wider European context. A description of the key drivers, strategic deliberations and major decision points at Dublin City University (DCU) is provided along with brief analysis of the advantages and disadvantages of a range of MOOC options set against an increasingly complex and rapidly evolving technology-enhanced learning terrain. In reflecting on this micro level experience, informed by lessons from the burgeoning literature on MOOCs, the paper aims to demonstrate the value of aligning key decisions with well-defined institutional drivers, which are used to help compare and contrast the affordances of different MOOC platforms. Finally, a number of strategic questions are presented that may help guide future decisions about the adoption of MOOCs by other institutions. </p>

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,934
Score d'incertitude au seuil0,532

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,236
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,179 · 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