Social Media Use and Digital Competence as Predictors of Students' Familiarity with MOOCs
Bibliographic record
Abstract
Massive Open Online Courses (MOOCs) have been disruptive advancements in online learning and teaching in the last decade. We argue that discourses on the value and limitations of MOOCs have largely taken for granted that students are aware of the existence of MOOCs. In the current research, we examined students' awareness of MOOCs and explored digital competence as a potential predictor of such awareness, hypothesising that the effect may be exerted via social media application use. We deployed a questionnaire (Study 1: N = 152, Study 2: N = 158) to measure students' levels of digital competence, their use of social media applications, and their awareness of MOOCs. We also examined students' motivations for enrolling or not enrolling in MOOCs. The results supported our hypothesis that low digital competence is a predictor of low MOOC awareness, but the results from the mediation analysis were not conclusive. Keywords: digital competence, higher education, MOOC, MOOC awareness, motivation, self-efficacy, social media, social media use benefits, students Utilisation des médias sociaux et compétence numérique comme facteurs prédictifs de la familiarité des étudiants avec les MOOCs Résumé : Les cours en ligne ouverts et massifs (MOOC) ont constitué une avancée majeure dans l'apprentissage et l'enseignement en ligne au cours de la dernière décennie. Nous avançons l’idée que les discours sur la pertinence et les limites des MOOC ont largement pris pour acquis le fait que les étudiants étaient au courant de l'existence des MOOC. Dans la présente recherche, nous avons examiné la sensibilisation des étudiants aux MOOC et exploré la compétence numérique en tant que prédicteur potentiel de cette sensibilisation, en émettant l'hypothèse que l'effet peut être exercé par l'utilisation d'applications de médias sociaux. Nous avons diffusé un questionnaire (étude 1 N = 152, étude 2 N = 158) pour mesurer les niveaux de compétence numérique des étudiants, leur utilisation des applications de médias sociaux et leur connaissance des MOOC. Nous avons également examiné les motivations des étudiants pour s'inscrire ou non à des MOOC. Les résultats confirment notre hypothèse selon laquelle une faible compétence numérique est un facteur prédictif d'une faible connaissance des MOOC, mais les résultats de l'analyse de médiation ne sont pas concluants. Mots-clés : compétence numérique, enseignement supérieur, MOOC, connaissance des MOOC, motivation, auto-efficacité, médias sociaux, avantages de l'utilisation des médias sociaux, étudiants
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".