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Enregistrement W4242311270 · doi:10.47963/gje.v6i.522

Massive open online courses (MOOCS) for university education: a study on students’ experiences at the University of Ghana

2020· article· en· W4242311270 sur OpenAlexaff
Samuel Nuamah Eshun, David Addae, Abigail Abena Owusuwaa Manu

Notice bibliographique

RevueGhana Journal of Education Issues and Practice (GJE) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOnline Learning and Analytics
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical educationGovernment (linguistics)The InternetHigher educationMassive open online courseQuality (philosophy)Qualitative researchOpen educationPsychologyPolitical scienceMathematics educationPedagogySociologyMedicineComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to examine students’ experiences in participating in MOOCs (Massive Open Online Courses) at the University of Ghana. The study employed the qualitative research method. All the 12 students of the University of Ghana’s Department of Adult Education and Human Resource Studies who enrolled in a MOOC course participated in the study. The study revealed that students are mostly attracted to Coursera and edx than other available MOOC platforms. Students view MOOC as affordable, accessible and of quality. MOOC challenge mostly cited by students is intermittent internet connectivity. In anticipation of the increase in enrollment in Ghanaian Universities in 2020 and beyond due to the Free Senior High School programme of the government, the study recommended that Universities and other tertiary institutions convert some of their study courses registered by students into MOOCs to create more lecture spaces for prospective students.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,186
Score d'incertitude au seuil0,295

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,343 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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