Analyzing Learning Sentiments on a MOOC Discussion Forum Through Epistemic Network Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Sentiments expressed on massive open online course (MOOC) discussion forums significantly influence learning effectiveness and academic performance. The evolution of learning sentiments on MOOC discussion forums is a dynamic process; however, a gap exists in the current understanding of the interplay between evolving sentiments and their impact on MOOC efficacy. Consequently, to enhance MOOC effectiveness further empirical research is needed to uncover the underlying patterns and temporal dynamics of learning sentiments. This study collected online discussions from 158 MOOC participants and examined the discussions using epistemic network analysis to identify how learning sentiment patterns differed according to performance level and learning topics. The results showed that learning sentiment patterns were affected by both performance level and learning topics, with participants in the high-score group exhibiting stronger associations between engagement-neutral and neutral-frustration, and fewer connections between frustration-delight and frustration-boredom when compared to those in the low-score group. In addition, this study found that engagement was strongly linked to all learning topics in the high-score group, whereas for the low-score group, only engagement and experience showed strong connections. Based on these findings, we discuss the implications for learners and instructors in paving the way for the development of targeted interventions and instructional strategies tailored to optimize MOOC effectiveness.
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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 | 0,017 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».