An Analysis of Course Characteristics, Learner Characteristics, and Certification Rates in MITx MOOCs
Notice bibliographique
Résumé
Massive Open Online Courses (MOOCs), capable of providing free (or low cost) courses for millions of learners anytime and anywhere, have gained the attention of researchers, educational institutions, and learners worldwide. Even though they provide several benefits, there are still some criticisms of MOOCs. For instance, MOOCs’ high dropout rates or predominantly elite participation are considered to be important problems. In order to develop solutions for these problems, a deeper understanding of MOOCs is required. Today, despite the availability of several research studies about MOOCs, there is a shortage of in-depth research on course characteristics, learner characteristics, and predictors of certification rates. This study examined MOOC and learner characteristics in detail and explored the predictors of course certification rates based on data from 122 Massachusetts Institute of Technology MOOCs (MITx) on edX platform as well as data about the 2.8 million participants registered in these MOOCs. The results indicated that as the number of courses offered and the number of learners enrolled increased in years, there was a decrease in the certification rates among enrolled learners. According to our results, the number of average chapters completed, total forum messages, and mean age predicted course certification rates positively. On the other hand, the total number of chapters in a course predicted the course certification rates negatively. Based on these results, shorter and more interactive MOOCs are recommended by considering the needs of the learners, course content design, and strategies encouraging the enrolled students to enter the courses.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».