A Systematic Analysis and Synthesis of the Empirical MOOC Literature Published in 2013–2015
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.
Notice bibliographique
Résumé
<p class="Style1">A deluge of empirical research became available on MOOCs in 2013–2015 and this research is available in disparate sources. This paper addresses a number of gaps in the scholarly understanding of MOOCs and presents a comprehensive picture of the literature by examining the geographic distribution, publication outlets, citations, data collection and analysis methods, and research strands of empirical research focusing on MOOCs during this time period. Results demonstrate that (a) more than 80% of this literature is published by individuals whose home institutions are in North America and Europe, (b) a select few papers are widely cited while nearly half of the papers are cited zero times, and (c) researchers have favored a quantitative if not positivist approach to the conduct of MOOC research, preferring the collection of data via surveys and automated methods. While some interpretive research was conducted on MOOCs in this time period, it was often basic and it was the minority of studies that were informed by methods traditionally associated with qualitative research (e.g., interviews, observations, and focus groups). Analysis shows that there is limited research reported on instructor-related topics, and that even though researchers have attempted to identify and classify learners into various groupings, very little research examines the experiences of learner subpopulations.</p>
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle