Analyse van het gedrag in MOOCs voor verbeteringen in de onderwijspraktijk

Onderzoeksoutput: Hoofdstuk in Boek/Rapport/CongresprocedureConferentiebijdrageAcademicpeer review

Samenvatting

Het voorspellen van studentsucces is een veelvoorkomend onderwerp in learning analytics. In deze studie voorspellen we studentsucces in een MOOC, wat onderdeel was van een campusvak op masterniveau. Hierbij definieren we studentsucces als het behalen van persoonlijke leerdoelen. Naast algemene frequenties van activiteiten worden ook de frequenties van activiteiten van specifieke lesmaterialen en de volgorde van activiteiten geanalyseerd. Correlaties, meervoudige lineaire regressie en process mining laten zien dat meer activiteit in de MOOC en het verspreiden van de activiteit in de MOOC over meerdere dagen positief gerelateerd zijn aan studentsucces. Alhoewel de algemene frequenties tot meer generaliseerbare resultaten leiden, blijken de frequenties in specifieke lesmaterialen en de volgorde van activiteiten meer inzichtelijk voor directe verbeteringen in de onderwijspraktijk.
Originele taal-2Nederlands
TitelOnderwijs Research Dagen
StatusGepubliceerd - 2017
EvenementOnderwijs Research Dagen 2017 (ORD 2017), 28-30 juni 2017, Antwerpen, België: Onderwijs / Onderzoek met impact - Universiteit van Antwerpen, Antwerpen, België
Duur: 28 jun 201730 jun 2017
http://www.ord2017.be/
http://www.ord2017.be

Congres

CongresOnderwijs Research Dagen 2017 (ORD 2017), 28-30 juni 2017, Antwerpen, België
Verkorte titelORD2017
Land/RegioBelgië
StadAntwerpen
Periode28/06/1730/06/17
Internet adres

Citeer dit