Đánh giá các tiêu chí ảnh hưởng đến việc lựa chọn khóa học trực tuyến ngắn hạn
Các tác giả
DOI: https://doi.org/10.59294/HIUJS.CDS.2023.379Từ khóa:
khóa học trực tuyến, e-learning, bộ tiêu chí, MOOC, OPA, MCDMTóm tắt
Các khóa học trực tuyến đang ngày càng khẳng định vai trò của mình trong giáo dục. Mặc dù có một số rào cản nhất định, tuy vậy các khóa học trực tuyến vẫn giữ nhiệm vụ trọng yếu là cung cấp kiến thức một cách linh hoạt hơn so với phương thức truyền thống. Thông qua nền tảng MOOC (MOOC – Massive Open Online Course) mang đến cho sinh viên toàn cầu có thể tiếp thu một lượng lớn kiến thức từ các khóa học từ nền tảng này như Coursera, Udemy, edX và Udacity. Vì có nhiều khóa học trên nền tảng MOOC, để đánh giá và lựa chọn các nền tảng này phù hợp nhất, bài báo sử dụng phương pháp xếp hạng theo thứ tự ưu tiên (OPA) để đánh giá các tiêu chí ảnh hưởng đến việc lựa chọn khóa học trực tuyến ngắn hạn thông qua ý kiến và bảng câu hỏi của các chuyên gia trong ngành. Một bộ tiêu chí gồm 5 tiêu chí chính và 24 tiêu chí phụ đã được đề xuất. Kết quả cho thấy chất lượng của nội dung đào tạo là tiêu chí được quan tâm hàng đầu. Bên cạnh đó, kết quả nghiên cứu không chỉ đóng góp vào phần tổng quan tài liệu mà còn đưa ra một số ý nghĩa thực tiễn cho người dùng.
Abstract
Online courses are increasingly asserting their role in education. Despite certain barriers, online courses still retain the important key of providing knowledge in a more flexible way than traditional methods. Through the MOOC (Massive Open Online Course) platform, students from all over the world can absorb a large amount of knowledge from courses from this platform such as Coursera, Udemy, edX, and Udacity. In order to evaluate and select suitable platforms, in this paper, Ordinal Priority Approach (OPA) is applied to evaluate the list of criteria. The objective of this paper is to investigate the criteria influencing the choice of short-term online courses through opinions and questionnaires of experts. A set of criteria consisting of 5 main criteria and 24 sub-criteria has been proposed. The results show that the quality of the training content is the top concern. Besides, the findings not only contribute to the literature but also give some practical implications for policymakers.
Tài liệu tham khảo
[1] S. Dhawan, “Online Learning: A Panacea in the Time of COVID-19 Crisis,” Journal of Educational Technology Systems, vol. 49, no. 1, pp. 5–22, Sep. 2020, doi: 10.1177/0047239520934018.
[2] P. Prougestaporn, T. Visansakon, and K. Saowapakpongchai, “Key Success Factors and Evaluation Criterias of e-Learning Websites for Higher Education,” International Journal of Information and Education Technology, vol. 5, no. 3, pp. 233–236, 2015, doi: 10.7763/IJIET.2015.V5.507.
[3] M. H. Baturay, “An Overview of the World of MOOCs,” Procedia Soc Behav Sci, vol. 174, pp. 427–433, Feb. 2015, doi: 10.1016/J.SBSPRO.2015.01.685.
[4] J. Pascual Espada, C. Castillo Rodríguez, V. García-Díaz, and R. G. Crespo, Method for analysing the user experience in MOOC platforms. 2014. doi: 10.1109/SIIE.2014.7017722.
[5] A. Tsironis, C. Katsanos, and M. Xenos, Comparative usability evaluation of three popular MOOC platforms; Comparative usability evaluation of three popular MOOC platforms. 2016. doi: 10.1109/EDUCON.2016.7474613.
[6] M. CONACHE, R. DIMA, and A. MUTU, “A Comparative Analysis of MOOC (Massive Open Online Course) Platforms,” Informatica Economica, vol. 20, no. 2/2016, pp. 4–14, Jun. 2016, doi: 10.12948/issn14531305/20.2.2016.01.
[7] D. Gamage, I. Perera, and S. Fernando, “MOOCs Lack Interactivity and Collaborativeness: Evaluating MOOC Platforms,” International Journal of Engineering Pedagogy (iJEP), vol. 10, no. 2, p. 94, Mar. 2020, doi: 10.3991/ijep.v10i2.11886.
[8] L. Li, J. Johnson, W. Aarhus, and D. Shah, “Key factors in MOOC pedagogy based on NLP sentiment analysis of learner reviews: What makes a hit,” Comput Educ, vol. 176, p. 104354, Jan. 2022, doi: 10.1016/J.COMPEDU.2021.104354.
[9] C. Impey and M. Formanek, “MOOCS and 100 Days of COVID: Enrollment surges in massive open online astronomy classes during the coronavirus pandemic,” Social Sciences & Humanities Open, vol. 4, no. 1, p. 100177, Jan. 2021, doi: 10.1016/J.SSAHO.2021.100177.
[10] K. K. F. Yuen, “A multiple criteria decision making approach for E-Learning platform selection: the Primitive Cognitive Network Process,” in 2012 Computing, Communications and Applications Conference, IEEE, Jan. 2012, pp. 294–298. doi: 10.1109/ComComAp.2012.6154860.
[11] D. Jain, R. Garg, A. Bansal, and K. K. Saini, “Selection and ranking of E-learning websites using weighted distance-based approximation,” Journal of Computers in Education, vol. 3, no. 2, pp. 193–207, Jun. 2016, doi: 10.1007/s40692-016-0061-6.
[12] R. Garg, “Optimal selection of E-learning websites using multiattribute decision-making approaches,” Journal of Multi-Criteria Decision Analysis, vol. 24, no. 3–4, pp. 187–196, May 2017, doi: 10.1002/mcda.1612.
[13] R. Garg, “E-learning website evaluation and selection using multi-attribute decision making matrix methodology,” Computer Applications in Engineering Education, vol. 25, no. 6, pp. 938–947, Nov. 2017, doi: 10.1002/cae.21846.
[14] N. Z. Khan, T. S. A. Ansari, A. N. Siddiquee, and Z. A. Khan, “Selection of E-learning websites using a novel Proximity Indexed Value (PIV) MCDM method,” Journal of Computers in Education, vol. 6, no. 2, pp. 241–256, Jun. 2019, doi: 10.1007/s40692-019-00135-7.
[15] R. Garg, R. Kumar, and S. Garg, “MADM-Based Parametric Selection and Ranking of E-Learning Websites Using Fuzzy COPRAS,” IEEE Transactions on Education, vol. 62, no. 1, pp. 11–18, Feb. 2019, doi: 10.1109/TE.2018.2814611.
[16] K. Jaukovic Jocic et al., “A Novel Integrated PIPRECIA–Interval-Valued Triangular Fuzzy ARAS Model: E-Learning Course Selection,” Symmetry (Basel), vol. 12, no. 6, p. 928, Jun. 2020, doi: 10.3390/sym12060928.
[17] J. W. Gong, H. C. Liu, X. Y. You, and L. Yin, “An integrated multi-criteria decision making approach with linguistic hesitant fuzzy sets for E-learning website evaluation and selection,” Appl Soft Comput, vol. 102, p. 107118, Apr. 2021, doi: 10.1016/J.ASOC.2021.107118.
[18] P. N. Toan, T.-T. Dang, and L. T. T. Hong, “E-Learning Platform Assessment and Selection Using Two-Stage Multi-Criteria Decision-Making Approach with Grey Theory: A Case Study in Vietnam,” Mathematics, vol. 9, no. 23, p. 3136, Dec. 2021, doi: 10.3390/math9233136.
[19] P.-Y. Su, J.-H. Guo, and Q.-G. Shao, “Construction of the Quality Evaluation Index System of MOOC Platforms Based on the User Perspective,” Sustainability, vol. 13, no. 20, p. 11163, Oct. 2021, doi: 10.3390/su132011163.
[20] Y. Ataei, A. Mahmoudi, M. R. Feylizadeh, and D.-F. Li, “Ordinal Priority Approach (OPA) in Multiple Attribute Decision-Making,” Appl Soft Comput, vol. 86, p. 105893, Jan. 2020, doi: 10.1016/j.asoc.2019.105893.
[21] A. Mahmoudi, X. Deng, S. A. Javed, and N. Zhang, “Sustainable Supplier Selection in Megaprojects: Grey Ordinal Priority Approach,” Bus Strategy Environ, vol. 30, no. 1, pp. 318–339, Jan. 2021, doi: 10.1002/bse.2623.
Tải xuống
Tải xuống: 511