An Analysis of the Journey of Open and Distance Education: Major Concepts and Cutoff Points in Research Trends
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,010 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| 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 découle