Systematic Mapping Study of Academic Engagement in MOOC
Notice bibliographique
Résumé
MOOCs are presented as an affordable and easily accessible modality that offers the opportunity to democratize education in our time; however, this convenience training favors a low completion rate of the participants. Faced with this situation, scholars have suggested that it is necessary to deepen the construct of academic engagement, a concept that has been addressed in the study of face-to-face training, to better understand how students participate in this educational modality. This article systematically explores the existing literature, in the period of 2015-2018, about the construct of academic engagement in online, massive and open learning courses, through a Systematic Mapping of Literature, a method which aims to identify the characteristics of production in a given subject. The results show that there is a considerable increase in published articles that associate academic engagement and MOOCs, mainly from the United States, Australia, and the United Kingdom. Most of the mapped publications employ qualitative methods, with an exploratory approach, although there are several correlational studies. The study of participation patterns and instructional design appear as the main topics of interest in the field. In addition to providing a general overview of production on the subject, the research provides accurate information that will identify works for more in-depth reviews. Thus, it also offers a replicable and flexible literature search method for different research interests.
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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 | 0,023 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».