What do participants think of today’s MOOCs: an updated look at the benefits and challenges of MOOCs designed for working professionals

Liu, Min; Wu, Zhongze; Shi, Yi; Pan, Zilong; Li, Chenglu

doi:10.1007/s12528-019-09234-x

Cited by 18 publications

(11 citation statements)

References 39 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…However, recent work shows that most learners experience several difficulties for engaging the course, including those learners with high intrinsic motivation in the course and good self-regulated skills [2]. Among the most common difficulties, studies refer to the lack of time [2,3,4] and the lack of timely support [3,5]. Prior studies show that timely feedback is one of the key elements to assist students [7], proving them with support to persist in their learning process [8].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Can Feedback based on Predictive Data Improve Learners' Passing Rates in MOOCs? A Preliminary Analysis

Pérez‐Sanagustín

Pérez-Álvarez

Maldonado-Mahauad

et al. 2021

Proceedings of the Eighth ACM Conference on Learning @ Scale

View full text Add to dashboard Cite

This work in progress paper investigates if timely feedback increases learners' passing rate in a MOOC. An experiment conducted with 2,421 learners in the Coursera platform tests if weekly messages sent to groups of learners with the same probability of dropping out the course can improve retention. These messages can contain information about: (1) the average time spent in the course, or (2) the average time per learning session, or (3) the exercises performed, or (4) the video-lectures completed. Preliminary results show that the completion rate increased 12% with the intervention compared with data from 1,445 learners that participated in the same course in a previous session without the intervention. We discuss the limitations of these preliminary results and the future research derived from them.

show abstract

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Can Feedback based on Predictive Data Improve Learners' Passing Rates in MOOCs? A Preliminary Analysis

Pérez‐Sanagustín

Pérez-Álvarez

Maldonado-Mahauad

et al. 2021

Proceedings of the Eighth ACM Conference on Learning @ Scale

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Pese a estos datos, que permiten valorar la pertinencia del diseño y contenido propuestos, los resultados alcanzados reclaman la necesidad de reforzar el sentido práctico de estos cursos, orientándolos hacia una empleabilidad de los aprendizajes a partir de un diseño innovador que responda a las necesidades de los alumnos, tal como defienden Liu et al (2019). En este sentido, aprovechar las ventajas de la tecnología y tomar como base los principios del Diseño Universal de Aprendizaje (DUA) (Al-Azawei et al, 2017) facilitaría la puesta en marcha de diferentes alternativas de acceso al conocimiento y permitiría a los alumnos definir el grado de implicación que desean establecer con el curso, pudiendo adoptar incluso el rol de creador de recursos, ideas y soluciones, tal como abogan Abdi et al (2021) o Singh et al (2021), entre otros.…”

Section: Conclusiones Y Discusionesunclassified

Criterios de calidad de un MOOC basado en la valoración de los estudiantes

Segovia-García¹

2021

Bordón

View full text Add to dashboard Cite

INTRODUCCIÓN. El creciente interés por el aprendizaje abierto y a distancia de los últimos años ha hecho que estudiantes de todo el mundo puedan acceder y aprender a través de cursos gratuitos en línea ofrecidos por conocidas universidades. Sin embargo, a pesar de los potenciales beneficios de los MOOC, sus tasas de abandono son muy elevadas y su calidad general es cuestionable, y actualmente está siendo objeto de un intenso debate. El objetivo de este estudio es conocer la opinión de los estudiantes una vez finalizados los MOOC y detectar mejoras que permitan incrementar la calidad de los cursos. MÉTODO. A partir del análisis de diferentes herramientas para medir la calidad de los sistemas de información, como el modelo de DeLone y McLean, se diseñó una encuesta con 16 preguntas cerradas por medio de una escala Likert de 5 puntos y una pregunta abierta. Se obtuvieron 309 respuestas de estudiantes y se utilizó una metodología de análisis mixto a partir de un modelo de ecuaciones estructurales (SEM) para interpretar los datos cuantitativos y el análisis de contenido como método cualitativo. RESULTADOS. La evaluación resalta la importancia de los factores que inciden directamente en la percepción del estudiante sobre la calidad del servicio prestado y la calidad de la información proporcionada. El análisis cualitativo reveló la importancia que los estudiantes otorgan al contenido práctico. DISCUSIÓN. Estos resultados corroboran las conclusiones de gran parte de los trabajos anteriores en los que se determina la necesidad de desarrollar y difundir modelos metodológicos más activos basados en la práctica y el desarrollo profesional. Además, es necesario reforzar la eficacia y la calidad de la información, proporcionando recursos adicionales y ofreciendo actividades prácticas en las que se expongan ejemplos de aplicación de los contenidos.

show abstract

“…The benefits on the use of Information and Communication Technologies (ICTs) in the educational field are the personalization of the learning process (LIM; NEWBY, 2020), flexibility of time and space (WU et al, 2020;XU et al, 2020), communication (BARDAKCI et al, 2018;ZHAO;HUANG, 2020), active role of students (SALAS-RUEDA et al, 2020;SCHWARZENBERG et al, 2020) and development of skills (AL-SAMARRAIE et al, 2020;LIU et al, 2020).…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Use and Analysis of the Collaborative Wall in the Teaching-Learning Process on History Considering Data Science

Salas-Rueda

De-La-Cruz-Martínez

Alvarado-Zamorano

et al. 2021

RCO

View full text Add to dashboard Cite

What do participants think of today’s MOOCs: an updated look at the benefits and challenges of MOOCs designed for working professionals

Cited by 18 publications

References 39 publications

Can Feedback based on Predictive Data Improve Learners' Passing Rates in MOOCs? A Preliminary Analysis

Can Feedback based on Predictive Data Improve Learners' Passing Rates in MOOCs? A Preliminary Analysis

Criterios de calidad de un MOOC basado en la valoración de los estudiantes

Use and Analysis of the Collaborative Wall in the Teaching-Learning Process on History Considering Data Science

Contact Info

Product

Resources

About