MOOC Learner Behaviour: Attrition and Retention Analysis and Prediction Based on 11 Courses on the TELESCOPE Platform

Vitiello, Massimo; Gütl, Christian; Amado-Salvatierra, Hector R.; Hernández, Rocael

doi:10.1007/978-3-319-62743-4_9

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“…In contrast, outcomes related to completion, certification, grades, or other outcomes (e.g. level of engagement (Cocea and Weibelzahl, 2007), "healthy" vs. "unhealthy" attrition (Vitiello et al, 2017a)) were predicted less commonly and at similar frequencies. This largely reflects the current state of the MOOC landscape since 2012, discussed Academic 15 7 6 7 15 11 61 Completion 9 5 3 1 2 6 26 Dropout 29 6 5 6 4 7 57 Other 11 3 1 5 5 1 26 Total 64 21 15 19 26 25 Table 3 Model type (according to categories in Section 3) vs. prediction outcomes across works surveyed.…”

Section: Input Features and Prediction Outcomesmentioning

confidence: 81%

Section: Input Features and Prediction Outcomesmentioning

confidence: 82%

“…Many of the works surveyed here utilize this approach, e.g. Kloft et al (2014); Vitiello et al (2017a). Xing et al (2016) refer to this as "appended" feature extraction.…”

Section: Utilizing Temporal Modelingmentioning

confidence: 99%

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Student success prediction in MOOCs

Gardner

Brooks

2018

User Model User-Adap Inter

149

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Predictive models of student success in Massive Open Online Courses (MOOCs) are a critical component of effective content personalization and adaptive interventions. In this article we review the state of the art in predictive models of student success in MOOCs and present a categorization of MOOC research according to the predictors (features), prediction (outcomes), and underlying theoretical model. We critically survey work across each category, providing data on the raw data source, feature engineering, statistical model, evaluation method, prediction architecture, and other aspects of these experiments. Such a review is particularly useful given the rapid expansion of predictive modeling research in MOOCs since the emergence of major MOOC platforms in 2012. This survey reveals several key methodological gaps, which include extensive filtering of experimental subpopulations, ineffective student model evaluation, and the use of experimental data which would be unavailable for real-world student success prediction and intervention, which is the ultimate goal of such models. Finally, we highlight opportunities for future research, which include temporal modeling, research bridging predictive and explanatory student models, work which contributes to learning theory, and evaluating long-term learner success in MOOCs.

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Section: Input Features and Prediction Outcomesmentioning

confidence: 81%

Section: Input Features and Prediction Outcomesmentioning

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Student success prediction in MOOCs

Gardner

Brooks

2018

User Model User-Adap Inter

149

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“…Tal preocupación se refleja en el crecimiento, sobre todo, de iniciativas de learning analytics como estrategias de predicción del comportamiento del estudiante a partir del análisis de sus huellas digitales (Buitrago & Chiappe, 2019). Ejemplos de lo anterior se pueden encontrar en: Mikroyannidis et al (2015), Gallen & Caro (2017), Kahan et al (2017), Aldowah et al (2019), Rizzardini et al (2016), Vitiello et al (2017), Dos Santos Martins & Fernandes (2016.…”

Section: Los Que Están En Decliveunclassified

Los MOOC en la línea del tiempo: una biografía investigativa de una tendencia educativa

Laverde

Amaral²

2021

Red

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Los cursos online masivos y abiertos (MOOC) se han convertido en un fenómeno educativo emergente con un enorme potencial de transformación y democratización educativa. Luego de casi una década de su primer lanzamiento, gran cantidad de investigación se ha realizado para intentar comprender sus alcances y limitaciones como instrumento de aprendizaje flexible y personalizado. Con el propósito de aumentar tal comprensión, se ha llevado a cabo una revisión sistemática de literatura sobre estudios publicados entre 2009 y 2019 acerca de los MOOC. Se aplicó un método de 6 pasos para revisar 486 estudios, a partir de procesos de filtrado, abstracting, lectura en profundidad y extracción e interpretación de datos. Los resultados muestran una gran cantidad y diversidad de focos de investigación sobre los MOOC, algunos en auge, otros en declive y otros de naturaleza efímera. Se resaltan entre ellos las Prácticas Educativas Abiertas, el diseño de los MOOC, el engagement, la deserción y el conectivismo. Los focos de investigación representan las principales preocupaciones de educadores e investigadores sobre lo que pareciera ser el advenimiento de un nuevo orden educativo que soportaría el aprendizaje a lo largo de la vida y los entornos de aprendizaje enmarcados en la sociedad 4.0. Massive and open online courses (MOOC) have become an emerging educational phenomenon with enormous potential for educational transformation and democratization. After almost a decade of its first launch, a great deal of research has been carried out to try to understand its scope and limitations as a flexible and personalized learning instrument. In order to increase such understanding, a systematic review of literature on studies published between 2009 and 2019 about MOOCs has been carried out.A 6-step method was applied to review 486 studies, based on filtering, abstracting, in-depth reading and data extraction and interpretation processes.The results show a large number and diversity of research focuses on MOOCs, some booming, others in decline and others of ephemeral nature. Among them are the Open Educational Practices, the design of MOOCs, the generation of engagement, dropout and connectivism.The research focuses represent the main concerns of educators and researchers regarding what appears to be the advent of a new educational order, which currently supports lifelong learning and future learning environments framed in society 4.0.

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“…De igual forma, empieza a definirse un cuerpo importante de investigación que difiere en que la inconclusión de un MOOC sea un factor de fracaso para este tipo de cursos (Vitiello et al, 2017;Jacobsen, 2019;Lebar, 2014), ya que, por ejemplo, finalizar un curso no siempre es la meta de un participante (Kizilcec et al, 2013;Verstegen, et al, 2023) y aun así hay evidencia de diversos benéficos para el aprendizaje tales como acceso a materiales y contenidos gratuitos (Durall et al, 2012), desarrollar aprendizajes a través de herramientas digitales (Loizzo y Ertmer, 2016) y acceso al curso en cualquier lugar y tiempo (Laborde;Ortega, 2016), por mencionar algunos. En ese mismo sentido, se han pronunciado a favor de definir criterios de evaluación pertinentes a este tipo de modalidad formativa evitando castigarla con criterios de otras modalidades (Yousef et al, 2014;Mercado, 2018;Littlejohn, 2016).…”

Section: Introductionunclassified

Conclusión y abandono de estudiantes universitarios en cursos MOOC. Análisis desde la perspectiva de beneficios

Ponce Ceballos,

Díaz López,

Ruelas Mexía

2024

Prax. Educ.

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La educación en línea ha sido una modalidad imprescindible durante los últimos años y los MOOC son considerados como una alternativa efectiva de esta modalidad al aportar beneficios para quienes participan en estos cursos. El presente artículo documenta un ejercicio empírico de enfoque cuantitativo desarrollado en una universidad pública mexicana. Los objetivos que se cubren en este estudio son: analizar las percepciones de los estudiantes respecto a sus experiencias de aprendizaje en cursos tipo MOOC, así como describir los beneficios de este tipo de cursos y comparar si son los mismos en alumnos que desertaron y los que concluyeron. Los resultados muestran que cursar un MOOC otorga beneficios, independientemente de si lo terminan o no, aunque quienes si concluyen reportan mayor cantidad de beneficios, en comparación con los desertores. Los tres principales beneficios fueron: 1) aprender a un ritmo propio, 2) disponibilidad de los contenidos continuamente y 3) la posibilidad de experimentar otras formas de aprender.

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MOOC Learner Behaviour: Attrition and Retention Analysis and Prediction Based on 11 Courses on the TELESCOPE Platform

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Student success prediction in MOOCs

Student success prediction in MOOCs

Los MOOC en la línea del tiempo: una biografía investigativa de una tendencia educativa

Conclusión y abandono de estudiantes universitarios en cursos MOOC. Análisis desde la perspectiva de beneficios

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