Growth and Collaboration in Massive Open Online Courses: A Bibliometric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Massive open online courses (MOOCs) are an important approach for achieving UNESCO’s aim of open and accessible education. However, there are concerns regarding fragmentation or bias of MOOCs toward certain disciplines or countries. This study sought to: (a) examine how MOOCs research has evolved and is distributed, (b) determine what key areas are discussed in MOOCs research, and (c) identify the major players in MOOCs research and their collaborations. This study conducted a bibliometric analysis of 3,118 scholarly works related to MOOCs as recorded in the Scopus database in July, 2019. Specifically, we analyzed the evolution of MOOCs research by examining (a) published studies, (b) source titles, (c) types of sources and documents, as well as (d) the languages in which the documents were written in. We further analyzed the key areas of MOOCs research by looking into common subject areas, keywords used most often, and title analysis. Finally, we sought to increase our understanding of the major players in MOOCs research and their collaborations by examining (a) which countries contributed most to MOOCs research, (b) the main institutions involved, as well as (c) authorship and citation analysis. Findings indicated that in their early development starting in 2009, MOOCs caught the attention of scholars from both the East and the West, and the number of publications grew consistently over the 10 years after that. MOOCs research has been well distributed but has yet to adequately encourage inclusiveness. There has been healthy cross-country collaboration, but there is a gap in MOOCs research originating from certain countries as compared to the rest of the world. Our findings provide important input towards improving the inclusivity and global reach of MOOCs.
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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 | 0,008 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,135 | 0,171 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».