Cross Validating a Rubric for Automatic Classification of Cognitive Presence in MOOC Discussions
Notice bibliographique
Résumé
As large-scale, sophisticated open and distance learning environments expand in higher education globally, so does the need to support learning at scale in real time. Valid, reliable rubrics of critical discourse are an essential foundation for developing artificial intelligence tools that automatically analyse learning in educator-student dialogue. This article reports on a validation study where discussion transcripts from a target massive open online course (MOOC) were categorised into phases of cognitive presence to cross validate the use of an adapted rubric with a larger dataset and with more coders involved. Our results indicate that the adapted rubric remains stable for categorising the target MOOC discussion transcripts to some extent. However, the proportion of disagreements between the coders increased compared to the previous experimental study with fewer data and coders. The informal writing styles in MOOC discussions, which are not as prevalent in for-credit courses, caused ambiguities for the coders. We also found most of the disagreements appeared at adjacent phases of cognitive presence, especially in the middle phases. The results suggest additional phases may exist adjacent to current categories of cognitive presence when the educational context changes from traditional, smaller-scale courses to MOOCs. Other researchers can use these findings to build automatic analysis applications to support online teaching and learning for broader educational contexts in open and distance learning. We propose refinements to methods of cognitive presence and suggest adaptations to certain elements of the Community of Inquiry (CoI) framework when it is used in the context 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 | 0,050 | 0,211 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».