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Diagnostic Evaluation of MOOCs

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Mendeley Data2024-03-27 更新2024-06-26 收录
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https://data.mendeley.com/datasets/fp7vktdjfx
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资源简介:
This study proposes a diagnostic MOOC evaluation (DME) method that combines the Analytic Hierarchy Process algorithm and learner review mining to integrate expert opinions, standardized rubrics, and learner feedback into the evaluation process. For this purpose, 30 MOOCs from the Coursera website were purposively selected and evaluated using the DME method and the results compared with expert evaluation and learner rating scores. The preliminary findings, in general, support the feasibility, accuracy, and diagnostic utility of the DME method and its suitability as a low-cost, sophisticated, and accurate method for MOOC evaluation.
创建时间:
2024-01-23
搜集汇总
数据集介绍
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背景与挑战
背景概述
该数据集提出了一个结合层次分析法和学习者评论挖掘的诊断性MOOC评估方法(DME),并应用于Coursera上的30门MOOC课程评估。数据集包含评估结果的Excel文件,旨在为MOOC评估提供一种低成本、精确且具有诊断效用的方法。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
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