Notice bibliographique
Résumé
Although a number of claims have been made describing massive open online courses (MOOCs) as a disruptive innovation in education, these claims have not yet been proven through research. Instead, MOOCs should perhaps be considered as an integrative model for higher education systems, but to do so will require recognition of credentials. Initial experiments of MOOCs were not offer academic credit, but recently there have been some attempts to offer course credit for MOOCs or MOOC-like courses. However, does earning a credit will affect students’ performance and behavior in MOOCs has not been explored closely. Therefore, the aim of this study is to assess the effect of crediting on students’ achievement, perceived intrinsic and extrinsic goal orientations, and perceived course value. A causal comparative research design was applied. Data was collected via 516 responses to an online survey and achievement tests. Three credit conditions were compared: credit bearing, non-credit bearing, and credit careless. ANOVA results showed a significant difference between the credit bearing groups and non-credit bearing groups for all dependent variables. The credit bearing group also scored significantly higher achievement scores than the credit careless group. Credit clearly and significantly affected all dependent variables investigated in this study. Therefore, various possible models can be adopted by higher education institutions to integrate MOOCs as a credit. Further studies can explore the effects of credit on students’ online behaviors, such as engagement with online activities and user events on MOOC platforms.
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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 | 0,006 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,002 |
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 ».