Publication

Analysis and Design of Large-scale Online Classes

Martin Vetterli, Paolo Prandoni
2014
Reports

Résumé

Massive Open Online Courses (MOOCs) have become an emergent paradigm of large-scale knowledge distribution, have generated wide interest in the higher education community and are anticipated by many to bring impact to the future of higher education. In this research project, we study the learning analytics and learner dynamics of a pilot MOOC, the Digital Signal Processing (DSP) MOOC on Coursera. In the first part, we study the learning analytics using scheduling theories and ranking algorithms; in the second part, we study the learner dynamics using Complementary Cumulative Distribution Functions (CCDFs).

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/9a0362d4-098e-40a2-8db0-134d364230be

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Martin Vetterli, Paolo Prandoni
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Concepts associés (32)

Fonction de répartition

En théorie des probabilités, la fonction de répartition, ou fonction de distribution cumulative, d'une variable aléatoire réelle X est la fonction F_X qui, à tout réel x, associe la probabilité d’obtenir une valeur inférieure ou égale : Cette fonction est caractéristique de la loi de probabilité de la variable aléatoire.

Massive open online course

Un MOOC (acronyme formé des initiales de massive open online course, en français cours en ligne ouvert à tous ou CLOT ou encore cours en ligne ouvert massivement ou CLOM) est un type ouvert de formation à distance capable d'accueillir un grand nombre de participants. L'appellation MOOC est passée dans le langage courant en France ; elle est désormais reconnue par les principaux dictionnaires. Les participants aux cours, enseignants et élèves, sont dispersés géographiquement et communiquent uniquement par Internet.

Loi normale

En théorie des probabilités et en statistique, les lois normales sont parmi les lois de probabilité les plus utilisées pour modéliser des phénomènes naturels issus de plusieurs événements aléatoires. Elles sont en lien avec de nombreux objets mathématiques dont le mouvement brownien, le bruit blanc gaussien ou d'autres lois de probabilité. Elles sont également appelées lois gaussiennes, lois de Gauss ou lois de Laplace-Gauss des noms de Laplace (1749-1827) et Gauss (1777-1855), deux mathématiciens, astronomes et physiciens qui l'ont étudiée.

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On the scaling of polar codes: I. The behavior of polarized channels

A Kernel Classifier for Distributions

Filter banks allowing perfect reconstruction