Webben har möjliggjort en av de mest synliga senaste utvecklingen inom utbildning-utbyggnaden av massiva öppna online-kurser. Med sin globala räckvidd och ofta häpnadsväckande inskrivning, har MOOCs potential att bli en viktig ny mekanism för lärande. Men trots detta tidiga löfte är MOOC fortfarande relativt outforskade och dåligt förstådda. I en MOOC sker varje elevs fullständiga interaktion med kursmaterialet på webben, vilket ger ett rekord av inläraraktivitet av aldrig tidigare skådad skala och upplösning. I detta arbete använder vi sådana spårdata för att utveckla ett konceptuellt ramverk för att förstå hur användare för närvarande arbetar med MOOCs. Vi utvecklar en taxonomi för individuellt beteende, undersöker de olika beteendemönstren hos hög- och låguppnående studenter och undersöker hur forumdeltagandet relaterar till andra delar av kursen. Vi rapporterar också om en storskalig användning av märken som incitament för engagemang i en MOOC, inklusive randomiserade experiment där presentationen av märken varierade mellan underbefolkningar. Vi finner att göra märken mer framträdande producerade ökningar i forum engagemang.
Nyligen, Anderson et al. REF har utvecklat en taxonomi av individuella inlärarbeteenden relaterade specifikt till inlämningsuppgifter, utformad för att undersöka de olika beteendemönster aggregerade över en students hela erfarenhet i kursen för att särskilja hög- och låguppnående studenter.
Engaging with Massive Online Courses
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics', 'Mathematics']}