El aprendizaje electrónico en tiempos de pandemia: Eficiencia terminal de un MOOC

Abstract

El presente estudio tiene por objeto concluir sobre las variables que mantienen una correlación altamente positiva en la eficiencia terminal de un curso de formación en modalidad electrónica para profesionales de la educación, implementado en 14 de países de Iberoamérica. Desde un enfoque cuantitativo y mediante un muestreo voluntario, se recopiló información de 211 profesionales de la educación. Para el análisis estadístico de los datos se utilizaron tablas de contingencia y pruebas de ji cuadrada. Los resultados muestran que la edad, el rol y los cursos tomados previamente son variables de alto impacto.

Análisis de la eficiencia terminal en la carrera de electricidad: caso Instituto Superior Tecnológico Luis Tello.

“…Según una investigación realizada por (Padilla et al, 2023), indica que la revisión de la información por 8 cohortes generacionales tan solo el 34,35% de los matriculados han logrado egresar De igual forma un estudio investigativo realizado por (García-Leal et al, 2021), titulado "el aprendizaje electrónico en tiempos de pandemia: Eficiencia terminal de un MOOC" señala que se obtuvo un 47% del total de los participantes en que finalizaron los estudios, este valor se encuentra muy cercano a la mediana pero no es aceptable dentro del sistema educativo. Es necesario señalar que la terminación de un programa de estudios en un MOOC son muy reducidos los requisitos por tal razón el porcentaje de eficiencia terminal aumenta.…”

Effects of Bias, Gamification and Monetary Compensation on Mooc Dropouts

“…Retention is one of the biggest challenges in Massive Open Online Course (MOOC), and it is expressed as Terminal Efficiency (TE) or percentage of students who complete a course. The terminal efficiency of MOOCs is between 9.5% and 10% (Montoya et al, 2022;Garcia-Leal et al, 2021;Goopio & Cheung, 2020) and is influenced by cultural contexts and social networks via the internet (Bozkurt & Akbulut, 2019). Retention has been approached from different models: Composite Persistence (Rovai, 2003), Revised CPM (Park, 2007), SIEME Model (Chyung, 2004), Model of Adamopoulus (2013), and finally the Model of Retention and Decision for Open Learning Environments (AMOES, that groups the variables raised in the previous models.…”