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Enregistrement W4312447102 · doi:10.56059/pcf10.7723

Challenges of integrating MOOCs into the Curriculum of YCM Open University in India

2022· article· en· W4312447102 sur OpenAlexaboutno aff
Dayanand Hattiambire, Chetana Kamlaskar

Notice bibliographique

RevueTenth Pan-Commonwealth Forum on Open Learning · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOnline Learning and Analytics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumPopularityChristian ministryOpen educational resourcesCommissionLibrary scienceDistance educationPolitical scienceSociologyPedagogyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The term Massive Open Online Courses (MOOCs) was coined by Dave Cormier of University of Prince Edward Island in Canada in the year 2008. However the MOOCs gained popularity in the year 2012, as world’s renowned Universities like Stanford University, Massachusetts Institute of Technology and Harvard University started offering MOOCs. The Journey of MOOCs in India started a little late, the Ministry of education formerly known as Ministry of Higher of Human Rights Development MHRD initiated the SWAYAM (Study Webs of Active Learning for Young Aspiring Minds) in the year 2014 and it was full fledgedly open to all the educational institutes to prepare, adopt, integrate the MOOCs into their educational framework by the year 2017. Ultimately the outburst of Covid-19 was observed to be the key factor for aggregation of MOOCs around the world as our present educational system was unable to cater the needs of the learners. In view of the above situation the apex educational body of the Indian Educational System, University Grants Commission (UGC) released a circular about integration of MOOCs into Higher education from previous 20% to 40%. This led to a drastic change in the educational structure of Indian educational system. The learners from different disciplines enrolled to the MOOCs available on various platforms such as SWAYAM, UGC-CEC, and NPTEL etc. due to their easy accessibility and on the go learning facility, many State and Central universities have developed their MOOC policies and have been practicing the MOOC integration into their curriculum. YCM Open University being the largest University in capacity of enrolment, lack behind in integrating MOOCs into its educational curriculum. Present study attempts to identify the problems and prospects of integration of MOOCs in curriculum of the YCM Open University. The survey method was implemented to carry out the research, and the researchers produced a structured questionnaire and collected data from the faculties of YCM Open University.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,166

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0110,003
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,284 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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