A proposed framework for an adaptive learning of Massive Open Online Courses (MOOCs)
Notice bibliographique
Résumé
The use of Massive Open Online Courses (MOOCs) system has increased significantly in the recent years. Among the pioneers of the MOOCs is the Massachusetts Institute of Technology (MIT). The latest development, that of the Internet (including very recently the mobile Internet), has similarly been adopted by many existing higher education providers but has also supported the emergence of a new model dubbed a massive open online course (MOOCs), the term coined in 2008 to describe an open online course to be offered by the University of Manitoba in Canada. A range of both topics and platforms have since emerged and the term was described as "the educational buzzword of 2012" by Daniel (2012) reflecting widespread interest in the concept. MOOCs attract many learners from all over the world, so there is a need to enhance the MOOCs to meet the individual needs. This paper investigates the MOOCs system by reviewing the available literatures and suggesting a proposed framework, which considered a list of recommendation of instructional material using the learner's profile and experience. In this suggested framework, we customize what best requirements and list of recommendations we gain by the learner experience with the system that will be authorized by the teacher assistants and accepted by the professor "Authors". We also utilized the adaptability (UCD); approach which calls for placing the learner at the center of the design process during learners' interactions with the MOOCs system. Moreover, the framework can present the user with a suggested learning requirements to meet the appropriate learning objectives based on their current preferences and experience. As the learner progresses, further recommendations can be made with appropriate resources to enhance and develop the learner's understanding of the previous topics. The framework is open for learners to be evaluated by adapting the existing MOOCs at their institutions, allowing comparison of a variety of aspects including choice of learning path, and learner satisfaction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».