Understanding online learning dropout: Integrative perspective
Notice bibliographique
Résumé
Information and communication technologies (ICTs) have become the preferred medium for distance learning services (Zerkouk, Mihoubi, Chikhaoui, & Wang, 2025), significantly reducing both temporal and spatial constraints, including geographical disparities. Currently, online learning is increasingly becoming a viable option for many instructors and universities to meet the evolving needs of students. However, while online learning has grown, low student retention rates have emerged as a prominent issue, with only about 15% of Open University students completing their degrees (Mishra, 2017). Furthermore, dropout rates for Massive Open Online Courses (MOOCs) can be as high as 90% (Li, Zhao, Yan, Zou, Xiao, & Qian, 2023). Retention remains a universal challenge, and widespread dropout rates threaten the future development of online learning. Recent efforts have aimed at understanding the factors influencing online dropout rates in higher education. Nonetheless, existing studies do not provide a comprehensive view of these factors. Despite numerous proposed factors, there is no consensus on the most relevant ones. This lack of agreement arises from several challenges, including the difficulty of comparing different studies, the challenge of assessing the effects of these factors over time, issues with validating measurement instruments, and the absence of standardization and accumulation of knowledge in this research area. It is also important to note that no single factor can fully explain the high dropout rate; additionally, what may be considered a positive factor in one context could also be inadequate in another. Consequently, there is a gap in our understanding of how various elements interact to explain dynamics within a constantly evolving digital learning environment that contributes to student dropout. This research can generate new and interesting insights and extend our current understanding of online learning sustainability by filling that gap. This study aims to empower key stakeholders to embrace and leverage online learning by uncovering the factors driving the intention to continue using this emerging approach. Understanding these dynamics is vital, as they play a pivotal role in shaping the long-term success of online learning. Gaining this insight is not just beneficial; it is essential for fostering a thriving learning environment.
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 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 | 0,021 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».