Snapshots from the Lived World of Massive Open Online Courses (MOOCs)
Notice bibliographique
Résumé
This paper reports on preliminary findings of a phenomenological study examining students’ everyday experiences of learning in a Massive Open Online Course (MOOC). The current discourse surrounding MOOCs is powerful, with promises of an epochal shift in post-secondary education, unprecedented openness, democratic pedagogies, less hierarchical knowledge creation, and unimagined scalability: all of which require critical examination. But with a brief five-year history, research has yet to confirm or refute these bold claims rationalizing the popularity and efficacy of these big virtual learning environments and their disruptive, game-changing potential for education. A swift and timely “counterbalance to some of the more hyperbolic elements of current discourse” is needed, in particular, through providing accounts of the complex realities of learners’ actual experiences (Selwyn 2009). The study collected and analysed experiential moments recollected by “completers” while learning in a Massive Open Online Course. For the purposes of this study, a “completer” (Kizilcec, Piech & Schneider, 2013, April) was defined as a student who enrolled in at least one MOOC and in which they accomplished the majority of activities, assignments, quizzes and/or examinations set out by the curriculum. Data was generated via two main sources: written self-protocols (daily journals maintained by four adults engaged in a self-chosen MOOC) as well as in-depth phenomenological interviews with six MOOC completers recruited via snowball sampling. Our study revealed several surprising results. The MOOC completers consistently described a unique and powerful sphere of intimacy that developed for them with their MOOC instructor, most especially in the context of the pre-recorded instructor videos. Too, our findings seem to confirm Cormier’s (2009) conjecture that “eventedness”—the sense of specialness characteristic of other “big”, shared events like a rock concert or major sporting event—may uniquely distinguish MOOCs from other online learning experiences. The paper provides several rich, experiential “snapshots” or textual descriptions of learning moments and recollected events in a MOOC. Through phenomenological analysis of these lived experience descriptions, we show how the virtual learning landscapes afforded by these large-scale online environments may create unique conditions, situations, and relations of pedagogical effect and influence.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».