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Problem characterization for visual analytics in MOOC learners support monitoring: A case of Malaysian MOOC

机译：MooC学习者支持监测中的视觉分析问题特征：马来西亚MOOC的案例

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摘要

Malaysia and many other developing countries progressively adopting massively open online course (MOOC) in their national higher education approach. We have observed an increasing need for facilitating MOOC monitoring that is associated with the rising adoption of MOOCs. Our observation suggests that recent adoption cases led analyst and instructors to focus on monitoring enrolment and learning activities. Visual analytics in MOOC support education analysts in analyzing MOOC data via interactive visualization. Existing literature on MOOC visualization focuses on enabling visual analysis on MOOC data from forum and course material. We found limited studies that investigate and characterize domain problems or design requirements of visual analytics for MOOC. This paper aims to present the empirical problem characterization and abstraction for visual analytics in MOOC learner's support monitoring. Detailed characterization and abstraction of the domain problem help visualization designer to derive design requirements in generating appropriate visualization solution. We examined the literature and conducted a case study to elicit a problem abstraction based on data, users, and tasks. We interviewed five Malaysian MOOC experts from three higher education institutes using semi-structured questions. Our case study reveals the priority of enabling MOOC analysis on learner's progression and course completion. There is an association between design and analysis priority with the pedagogical type of implemented MOOC and users. The characterized domain problems and requirements offer a design foundation for visual analytics in MOOC monitoring analysis.
机译：马来西亚和许多其他发展中国家在全国高等教育方法中逐步采用大规模开放的在线课程（MOOC）。我们已经观察到促进与MoOC的上涨相关的MooC监测的需求越来越需要。我们的观察表明，最近的采用案例LED分析师和教师专注于监测入学和学习活动。 MooC中的视觉分析支持通过交互式可视化分析MOOC数据的教育分析师。 MooC可视化的现有文献侧重于从论坛和课程材料中对MooC数据进行视觉分析。我们发现有限的研究，调查和描述MooC视觉分析的域问题或设计要求。本文旨在为MooC学习者支持监测中的视觉分析提供实证问题特征和抽象。域问题的详细表征和抽象有助于可视化设计者在生成适当的可视化解决方案时导出设计要求。我们审查了文献，并进行了一个案例研究，以引起基于数据，用户和任务的问题抽象。我们使用半结构性问题采访了来自三个高等教育机构的五个马来西亚MOOC专家。我们的案例研究揭示了能够对学习者的进展和课程完成来实现MOOC分析的优先事项。设计和分析优先之间的关联与有限的实施MOOC和用户的教学类型。特征域问题和要求为MOOC监测分析中的视觉分析提供了一种设计基础。

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