Case Study as a Research Method for Analyzing MOOCs
Notice bibliographique
Résumé
Educational research is one of the many fields of knowledge that frequently use case studies as a research method, particularly when applying an interpretive approach. Based on literature reviews and a systematic analysis of current scientific literature, this paper examines the prevalence and characteristics of the case study as a methodology for research on MOOCs. Ninety-two documents were selected from the search results returned by two of the most prestigious scientific databases: Web of Science (WOS) and SCOPUS. Findings showed that (a) even when searching solely for case studies, quantitative research paradigms were more prevalent than interpretive approaches; (b) geographical distribution of these studies was partially biased; (c) case studies were less prevalent in these databases than other empirical investigations on MOOCs; (d) the data collection and data analysis methods most frequently used in the case studies were more aligned with a quantitative approach; and (e) there is still very little instructor-focused research using this methodology. In the light of these findings and their discussion, future directions for research using case study methodology are proposed, given the potential of this method to illustrate certain issues for which other approaches have proved inadequate or insufficient.
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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 | 0,083 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,029 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».