Dynamic Evolution Analysis of Social Network in cMOOC Based on RSiena Model
Notice bibliographique
Résumé
The network is a key concept which has been highly valued in connectivism. Research about the static characteristics of social networks in connectivist learning has been carried out in recent years, however, little knowledge exists regarding the principles of network evolution from a dynamic perspective. This article chose the first connectivist massive open and online course (cMOOC) in China, “Internet plus Education: Dialogue between Theory and Practice” as the research object, using the dynamic analysis method of social networks which is based on stochastic actor-oriented models, to reveal the influence of the individual attributes and network structural attributes on the dynamic evolution of social networks in a cMOOC. We found that: 1) the learners with the same sex, the same social identity, and the same type of behaviour tendency found it much easier to interact with each other; 2) there is a heterogeneous phenomenon with course identity, meaning that compared to communicating with other learners, learners are more inclined to reply to a facilitator; and 3) the reciprocity and transitivity have significant effects on social network evolution. This study is valuable for understanding the network evolution and has implications for the improvement of cMOOC design, in turn improving the online learning experience for cMOOC learners.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».