An Analysis of the Journey of Open and Distance Education: Major Concepts and Cutoff Points in Research Trends
Notice bibliographique
Résumé
In an effort to understand trends in open and distance education more comprehensively, this study aims to identify the research trends, major concepts, and cutoff points in the articles published between 2009 and 2016. From five major peer-reviewed journals, a total of 989 articles were analyzed through a systematic literature review process using content analysis. The articles were coded based on the following three categories: level, topics, and sub-topics. The results indicated the followings: (1) emerged main themes in the articles were foundations of open and distance education, instructional process, and effects of applications; (2) there was an upward growth in the publishing of the articles on massive open online courses, open educational resources, and students’ perspectives; (3) new pedagogical approaches and online learning design played a triggering role in the research topics; and (4) technological and pedagogical developments between 2011 and 2012 had an influence on the tendency of the articles. In addition, we explored cutoff points so that they may provide insights and valuable hints for researchers to design new studies in open and distance education field. Discussions about the gaps in the state-of-the-art trends and directions about future research were also included.
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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 | 0,042 | 0,133 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,050 | 0,067 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».