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Can Feedback based on Predictive Data Improve Learners' Passing rates in MOOCs? A Preliminary Analysis
Indexado
WoS WOS:001436379600051
DOI 10.1145/3430895.3460991
Año 2021
Tipo proceedings paper

Citas Totales

Autores Afiliación Chile

Instituciones Chile

% Participación
Internacional

Autores
Afiliación Extranjera

Instituciones
Extranjeras


Abstract



This work in progress paper investigates if timely feedback increases learners' passing rate in a MOOC. An experiment conducted with 2,421 learners in the Coursera platform tests if weekly messages sent to groups of learners with the same probability of dropping out the course can improve retention. These messages can contain information about: (1) the average time spent in the course, or (2) the average time per learning session, or (3) the exercises performed, or (4) the video-lectures completed. Preliminary results show that the completion rate increased 12% with the intervention compared with data from 1,445 learners that participated in the same course in a previous session without the intervention. We discuss the limitations of these preliminary results and the future research derived from them.

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Colaboración Institucional



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Autores - Afiliación



Ord. Autor Género Institución - País
1 Perez-Sanagustin, Mar - Univ Paul Sabatier - Francia
2 Perez-Alvarez, Ronald - UNIV COSTA RICA - Costa Rica
3 Maldonado-Mahauad, Jorge - Univ Cuenca - Ecuador
4 Villalobos, Esteban - Pontificia Universidad Católica de Chile - Chile
5 Hilliger, Isabel - Pontificia Universidad Católica de Chile - Chile
6 Hernandez, Josefina - Pontificia Universidad Católica de Chile - Chile
7 Sapunar, Diego - Pontificia Universidad Católica de Chile - Chile
8 Moreno-Marcos, Pedro Manuel - Univ Carlos III Madrid - España
9 Munoz-Merino, Pedro J. - Univ Carlos III Madrid - España
10 Delgado Kloos, Carlos - Univ Carlos III Madrid - España
11 Imaz, Jon - Univ Carlos III Madrid - España
12 ACM Corporación

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Financiamiento



Fuente
European Commission
Agence Nationale de la Recherche (ANR)
LALA
ANR JCJC LASER

Muestra la fuente de financiamiento declarada en la publicación.

Agradecimientos



Agradecimiento
Work funded by LALA (grant no. 586120-EPP-1-2017-1-ES-EPPKA2-CBHE-JP), PROF-XXI (grant no. 609767-EPP-1-2019-1-ES-EPPKA2-CBHE-JP) and ANR JCJC LASER (ANR-20-CE38-0004). This project has been funded with support from the European Commission. This publication reflects only the views of the authors, and the Commission cannot be held responsible for any use which may be made of the information contained therein.

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