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Enregistrement W2597830597 · doi:10.19173/irrodl.v18i6.3110

Institutional Collaboration on MOOCs in Education—A Literature Review

2017· article· en· W2597830597 sur OpenAlexvenueno aff
Anne-Mette Nortvig, René B. Christiansen

Notice bibliographique

RevueThe International Review of Research in Open and Distributed Learning · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOnline Learning and Analytics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDistance educationEducational technologyHigher educationComputer scienceSociologyPedagogyWorld Wide WebData sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p class="3">This literature review seeks to outline the state of the art regarding collaboration between educational institutions on Massive Open Online Courses (MOOCs) launched in Europe and in the US for the past 10 years. The review explores enablers and barriers that influence national institutional MOOC collaboration, and looks into how existing knowledge about institutional collaboration on e-learning can be used in MOOC collaboration. The review is based on a literature search in databases and on snowballing techniques. It concludes that collaboration on MOOCs can be advantageous in terms of ensuring quality and innovation in the common learning designs, and that—in order to succeed—such projects need strategic and institutional support from all partners involved. Moreover, the review points out barriers concerning the reluctance of individual institutions to engage in national collaboration due to fear of potential loss of their own national branding and the teachers’ hesitancy or passive resistance to new educational platforms and formats.</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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,667
Score d'incertitude au seuil0,671

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,422 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations14
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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