Vi studerar användarens beteende i de kurser som erbjuds av en stor massiv öppen kurs (MOOC) under sommaren 2013. Eftersom socialt lärande är en viktig del av skalbar utbildning om MOOC och sker via diskussionsforum online, är vårt huvudsakliga fokus på att förstå forumaktiviteter. Två framträdande inslag i dessa aktiviteter driver vår forskning: (1) hög nedgångsfrekvens: för varje studerade kurs minskade diskussionsvolymen kontinuerligt under hela kursens löptid; (2) hög volym, bullriga diskussioner: minst 30 procent av kurserna gav nya trådar med hastigheter som är ogenomförbara för studenter eller lärare att läsa igenom. Dessutom är en stor del av dessa diskussioner inte direkt kopplade till kursen. I vår analys undersöker vi faktorer som är förknippade med minskad aktivitet på MOOC forum, och vi hittar effektiva strategier för att klassificera trådar och rangordna deras relevans. Specifikt använder vi först linjära regressionsmodeller för att analysera forumaktiviteten räkna data över tid, och göra ett antal observationer; till exempel är lärarpersonalens aktiva deltagande i diskussionerna korrelerat med en ökning av diskussionsvolymen men inte saktar ner nedgångstakten. Vi föreslår sedan en enhetlig generativ modell för diskussionstrådarna, vilket gör att vi både kan välja effektiva trådklassare och utforma en effektiv algoritm för att rangordna trådrelevans. Dessutom jämförs vår algoritm mot två baslinjer med hjälp av mänsklig utvärdering från Amazon Mechanical Turk.
Deras resultat visar att instruktörernas aktiva deltagande kan öka diskussionsvolymen men inte minska deltagarminskningen REF.
Learning about Social Learning in MOOCs: From Statistical Analysis to Generative Model
{'venue': 'IEEE Transactions on Learning Technologies', 'journal': 'IEEE Transactions on Learning Technologies', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}