Meaningful Learner Information for MOOC Instructors Examined Through a Contextualized Evaluation Framework
Notice bibliographique
Résumé
Improving STEM MOOC evaluation requires an understanding of the current state of STEM MOOC evaluation, as perceived by all stakeholders. To this end, we investigated what kinds of information STEM MOOC instructors currently use to evaluate their courses and what kinds of information they feel would be valuable for that purpose. We conducted semi-structured interviews with 14 faculty members from a variety of fields and research institutions who had taught STEM MOOCs on edX, Coursera, or Udacity. Four major themes emerged related to instructors' desires: (1) to informally assess learners as an instructor might in a traditional classroom, (2) to assess learners’ attainment of personal learning goals, (3) to obtain in-depth qualitative feedback from learners, and (4) to access more detailed learner analytics regarding the use of course materials. These four themes contribute to a broader sentiment expressed by the instructors that they have access to a wide variety of quantitative data for use in evaluation, but are largely missing the qualitative information that plays a significant role in traditional evaluation. Finally, we provide our recommendations for MOOC evaluation criteria, based on these findings.
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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 | 0,008 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».