Recueil : Newsletters uTOP-Inria

Document compilant les 32 Newsletters produites de 2013 à 2016 dans le cadre du sous-projet uTOP-Inria “Valorisation de la recherche par la formation”Ce document est un recueil de 32 newsletters parues de février 2013 à décembre 2016 dans le cadre du sous-projet uTOP-Inria “Valorisation de la recherche par la formation”. uTOP (Université de Technologie Ouverte Pluripartenaire) était une réponse à l’appel à projets Initiatives d’excellence en formations innovantes IDEFI coordonnée par la Fondation UNIT. Il s’agissait d’un démonstrateur, en 4 ans, d’université de technologie ouverte française pour la formation à distance des ingénieurs et techniciens supérieurs opéré par des établissements d’enseignement supérieur. Il comportait trois sous-projets démonstrateurs dont celui dirigé par Inria. Le sous-projet uTOP-Inria visait à réaliser un démonstrateur de valorisation des résultats de la recherche publique sur des secteurs de haute technologie. Inria a proposé des sujets de cours et des auteurs, et produit, par le biais de son Learning Lab (ancien Mooc Lab Inria) dix MOOCs sur la plateforme FUN (France Université Numérique), facilitant ainsi le transfert dans l'industrie de méthodes nouvelles et d’outils innovants issus de ses recherches. Ce projet pilote a été conçu, en coordination avec la Fondation UNIT, par fuscia, le partenariat Inria - Universités numériques. Les newsletters présentées dans ce document sont issues de la veille réalisée par Mia Ogouchi dans le cadre de ce sous-projet. Cette veille portait notamment sur les usages et technologies innovants en e-learning. Elle a été réalisée de janvier 2013 à décembre 2016

Recueil : Newsletters uTOP-Inria

Document compilant les 32 Newsletters produites de 2013 à 2016 dans le cadre du sous-projet uTOP-Inria “Valorisation de la recherche par la formation”Ce document est un recueil de 32 newsletters parues de février 2013 à décembre 2016 dans le cadre du sous-projet uTOP-Inria “Valorisation de la recherche par la formation”. uTOP (Université de Technologie Ouverte Pluripartenaire) était une réponse à l’appel à projets Initiatives d’excellence en formations innovantes IDEFI coordonnée par la Fondation UNIT. Il s’agissait d’un démonstrateur, en 4 ans, d’université de technologie ouverte française pour la formation à distance des ingénieurs et techniciens supérieurs opéré par des établissements d’enseignement supérieur. Il comportait trois sous-projets démonstrateurs dont celui dirigé par Inria. Le sous-projet uTOP-Inria visait à réaliser un démonstrateur de valorisation des résultats de la recherche publique sur des secteurs de haute technologie. Inria a proposé des sujets de cours et des auteurs, et produit, par le biais de son Learning Lab (ancien Mooc Lab Inria) dix MOOCs sur la plateforme FUN (France Université Numérique), facilitant ainsi le transfert dans l'industrie de méthodes nouvelles et d’outils innovants issus de ses recherches. Ce projet pilote a été conçu, en coordination avec la Fondation UNIT, par fuscia, le partenariat Inria - Universités numériques. Les newsletters présentées dans ce document sont issues de la veille réalisée par Mia Ogouchi dans le cadre de ce sous-projet. Cette veille portait notamment sur les usages et technologies innovants en e-learning. Elle a été réalisée de janvier 2013 à décembre 2016

Course Quality and Hosting Platforms: Implications for Massively Open Online Course (MOOC) Design and Delivery

Massive open online courses (MOOCs) began as an experiment in connectivist learning in 2008 (Downes, 2012). While the number of MOOCs offered has risen, as has the number of universities offering MOOCs (Brown, Costello, Donkon, & Giolla-Mhichill, 2015), perceptions of the quality of MOOCs have been mixed (Bali, 2014; Peterson, 2014). From a perspective of Merrill’s first principles of instruction (2013), this qualitative study examined MOOC delivery platforms to determine what learning platforms and what specific characteristics may best promote and sustain MOOC quality. MOOCs selected for this study include those offered in English, open to anyone with Internet access, from accredited institutions of higher education

Analyzing the behavior of students regarding learning activities, badges, and academic dishonesty in MOOC environment

Mención Internacional en el título de doctorThe ‘big data’ scene has brought new improvement opportunities to most products and services, including education. Web-based learning has become very widespread over the last decade, which in conjunction with the Massive Open Online Course (MOOC) phenomenon, it has enabled the collection of large and rich data samples regarding the interaction of students with these educational online environments. We have detected different areas in the literature that still need improvement and more research studies. Particularly, in the context of MOOCs and Small Private Online Courses (SPOCs), where we focus our data analysis on the platforms Khan Academy, Open edX and Coursera. More specifically, we are going to work towards learning analytics visualization dashboards, carrying out an evaluation of these visual analytics tools. Additionally, we will delve into the activity and behavior of students with regular and optional activities, badges and their online academically dishonest conduct. The analysis of activity and behavior of students is divided first in exploratory analysis providing descriptive and inferential statistics, like correlations and group comparisons, as well as numerous visualizations that facilitate conveying understandable information. Second, we apply clustering analysis to find different profiles of students for different purposes e.g., to analyze potential adaptation of learning experiences and pedagogical implications. Third, we also provide three machine learning models, two of them to predict learning outcomes (learning gains and certificate accomplishment) and one to classify submissions as illicit or not. We also use these models to discuss about the importance of variables. Finally, we discuss our results in terms of the motivation of students, student profiling, instructional design, potential actuators and the evaluation of visual analytics dashboards providing different recommendations to improve future educational experiments.Las novedades en torno al ‘big data’ han traído nuevas oportunidades de mejorar la mayoría de productos y servicios, incluyendo la educación. El aprendizaje mediante tecnologías web se ha extendido mucho durante la última década, que conjuntamente con el fenómeno de los cursos abiertos masivos en línea (MOOCs), ha permitido que se recojan grandes y ricas muestras de datos sobre la interacción de los estudiantes con estos entornos virtuales de aprendizaje. Nosotros hemos detectado diferentes áreas en la literatura que aún necesitan de mejoras y del desarrollo de más estudios, específicamente en el contexto de MOOCs y cursos privados pequeños en línea (SPOCs). En la tesis nos hemos enfocado en el análisis de datos en las plataformas Khan Academy, Open edX y Coursera. Más específicamente, vamos a trabajar en interfaces de visualizaciones de analítica de aprendizaje, llevando a cabo la evaluación de estas herramientas de analítica visual. Además, profundizaremos en la actividad y el comportamiento de los estudiantes con actividades comunes y opcionales, medallas y sus conductas en torno a la deshonestidad académica. Este análisis de actividad y comportamiento comienza primero con análisis exploratorio proporcionando variables descriptivas y de inferencia estadística, como correlaciones y comparaciones entre grupos, así como numerosas visualizaciones que facilitan la transmisión de información inteligible. En segundo lugar aplicaremos técnicas de agrupamiento para encontrar distintos perfiles de estudiantes con diferentes propósitos, como por ejemplo para analizar posibles adaptaciones de experiencias educativas y sus implicaciones pedagógicas. También proporcionamos tres modelos de aprendizaje máquina, dos de ellos que predicen resultados finales de aprendizaje (ganancias de aprendizaje y la consecución de certificados de terminación) y uno para clasificar que ejercicios han sido entregados de forma deshonesta. También usaremos estos tres modelos para analizar la importancia de las variables. Finalmente, discutimos todos los resultados en términos de la motivación de los estudiantes, diferentes perfiles de estudiante, diseño instruccional, posibles sistemas actuadores, así como la evaluación de interfaces de analítica visual, proporcionando recomendaciones que pueden ayudar a mejorar futuras experiencias educacionales.Programa Oficial de Doctorado en Ingeniería TelemáticaPresidente: Davinia Hernández Leo.- Secretario: Luis Sánchez Fernández.- Vocal: Adolfo Ruiz Callej

European Distance and E-Learning Network (EDEN). Conference Proceedings

Erasmus+ Programme of the European UnionThe powerful combination of the information age and the consequent disruption caused by these unstable environments provides the impetus to look afresh and identify new models and approaches for education (e.g. OERs, MOOCs, PLEs, Learning Analytics etc.). For learners this has taken a fantastic leap into aggregating, curating and co-curating and co-producing outside the boundaries of formal learning environments – the networked learner is sharing voluntarily and for free, spontaneously with billions of people.Supported by Erasmus+ Programme of the European Unioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersio

A LEARNER INTERACTION STUDY OF DIFFERENT ACHIEVEMENT GROUPS IN MPOCS WITH LEARNING ANALYTICS TECHNIQUES

The purpose of this study was to conduct data-driven research by employing learning analytics methodology and Big Data in learning management systems (LMSs), and then to identify and compare learners’ interaction patterns in different achievement groups through different course processes in Massive Private Online Courses (MPOCs). Learner interaction is the foundation of a successful online learning experience. However, the uncertainties about the temporal and sequential patterns of online interaction and the lack of knowledge about using dynamic interaction traces in LMSs have prevented research on ways to improve interactive qualities and learning effectiveness in online learning. Also, most research focuses on the most popular online learning organization form, Massive Open Online Courses (MOOCs), and little online learning research has been conducted to investigate learners’ interaction behaviors in another important online learning organization form: MPOCs. To fill these needs, the study pays attention to investigate the frequent and effective interaction patterns in different achievement groups as well as in different course processes, and attaches importance to LMS trace data (log data) in better serving learners and instructors in online learning. Further, the learning analytics methodology and techniques are introduced here into online interaction research. I assume that learners with different achievements express different interaction characteristics. Therefore, the hypotheses in this study are: 1) the interaction activity patterns of the high-achievement group and the low-achievement group are different; 2) in both groups, interaction activity patterns evolve through different course processes (such as the learning process and the exam process). The final purpose is to find interaction activity patterns that characterize the different achievement groups in specific MPOCs courses. Some learning analytics approaches, including Hidden Markov models (HMMs) and other related measures, are taken into account to identify frequently occurring interaction activity sequence patterns of High/Low achievement groups in the Learning/Exam processes under MPOCs settings. The results demonstrate that High-achievement learners especially focused on content learning, assignments, and quizzes to consolidate their knowledge construction in both Learning and Exam processes, while Low-achievement learners significantly did not perform the same. Further, High-achievement learners adjusted their learning strategies based on the goals of different course processes; Low-achievement learners were inactive in the learning process and opportunistic in the exam process. In addition, despite achievements or course processes, all learners were most interested in checking their performance statements, but they engaged little in forum discussion and group learning. In sum, the comparative analysis implies that certain interaction patterns may distinguish the High-achievement learners from the Low-achievement ones, and learners change their patterns more or less based on different course processes. This study provides an attempt to conduct learner interaction research by employing learning analytics techniques. In the short term, the results will give in-depth knowledge of the dynamic interaction patterns of MPOCs learners. In the long term, the results will help learners to gain insight into and evaluate their learning, help instructors identify at-risk learners and adjust instructional strategies, help developers and administrators to build recommendation systems based on objective and comprehensive information, all of which in turn will help to improve the achievements of all learner groups in specific MPOC courses