Investigando la Distribución Estadística de la Cobertura de Aprendizaje en MOOCs
Autores: Li, Xiu; Men, Chang; Du, Zhihui; Liu, Jason; Li, Manli; Zhang, Xiaolei
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2017
Acceso abierto
Artículo científico
2017
Investigando la Distribución Estadística de la Cobertura de Aprendizaje en MOOCs
Categoría
Gestión y administración
Subcategoría
Gestión de la tecnología y la inovación
Palabras clave
Estudiantes
Cursos Masivos Abiertos en Línea
MOOC
Compromiso
Distribución de Zipf
Hipótesis
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
Los estudiantes que participan en Cursos Masivos Abiertos en Línea (MOOC) tienen una amplia variedad de antecedentes y motivaciones. Muchos estudiantes de MOOC se inscriben en los cursos para echar un vistazo breve; solo unos pocos recorren todo el contenido, y aún menos son capaces de obtener eventualmente un certificado. Descubrimos este fenómeno después de haber examinado 92 cursos en las plataformas xuetangX y edX. Más específicamente, encontramos que la cobertura de aprendizaje en muchos cursos, una de las métricas utilizadas para estimar el compromiso activo de los estudiantes con los cursos en línea, sigue una distribución de Zipf. Aplicamos el método de estimación de máxima verosimilitud para ajustar la ley de Zipf y probamos nuestra hipótesis utilizando una prueba de chi-cuadrado. En el conjunto de datos de xuetangX, la cobertura de aprendizaje en 53 de 76 cursos se ajusta a la ley de Zipf, pero en los 16 cursos de la plataforma edX, la cobertura de aprendizaje rechaza la ley de Zipf. Se espera que el resultado de nuestro estudio aporte información sobre el comportamiento de aprendizaje único en los MOOC.
Descripción
Los estudiantes que participan en Cursos Masivos Abiertos en Línea (MOOC) tienen una amplia variedad de antecedentes y motivaciones. Muchos estudiantes de MOOC se inscriben en los cursos para echar un vistazo breve; solo unos pocos recorren todo el contenido, y aún menos son capaces de obtener eventualmente un certificado. Descubrimos este fenómeno después de haber examinado 92 cursos en las plataformas xuetangX y edX. Más específicamente, encontramos que la cobertura de aprendizaje en muchos cursos, una de las métricas utilizadas para estimar el compromiso activo de los estudiantes con los cursos en línea, sigue una distribución de Zipf. Aplicamos el método de estimación de máxima verosimilitud para ajustar la ley de Zipf y probamos nuestra hipótesis utilizando una prueba de chi-cuadrado. En el conjunto de datos de xuetangX, la cobertura de aprendizaje en 53 de 76 cursos se ajusta a la ley de Zipf, pero en los 16 cursos de la plataforma edX, la cobertura de aprendizaje rechaza la ley de Zipf. Se espera que el resultado de nuestro estudio aporte información sobre el comportamiento de aprendizaje único en los MOOC.