Abstract
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 definiëren 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.
| Translated title of the contribution | Analysis of behavior in MOOCs to identify points of improvement in MOOCs |
|---|---|
| Original language | Dutch |
| Publication status | Published - Jun 2017 |
| Event | Onderwijs Research Dagen 2017 - Antwerp, Belgium Duration: 28 Jun 2017 → 30 Jun 2017 |
Conference
| Conference | Onderwijs Research Dagen 2017 |
|---|---|
| Country/Territory | Belgium |
| City | Antwerp |
| Period | 28/06/17 → 30/06/17 |