Design, Motivation and Performance in a Cooperative MOOC Course

Latest revision as of 09:45, 28 March 2019

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Abstract

Los cursos MOOC se han entendido como la última evolución del aprendizaje en red, y desde su nacimiento en 2008 se han puesto en práctica en un buen número de universidades. A pesar del éxito social de estas propuestas, tanto el diseño del aprendizaje como la eficacia de sus resultados han sido puestos en duda. Actualmente la mayoría de las publicaciones se centran más en discutir su potencial para ofrecer educación de calidad en todo el mundo a gran escala que en la medición rigurosa de los resultados de aprendizaje. El presente trabajo muestra los resultados de una investigación centrada en el diseño pedagógico de un curso MOOC cooperativo y su influencia en la motivación y en los resultados académicos obtenidos. El diseño se ha validado a través de un estudio Delphi y la variable «motivación» se ha controlado a través de un instrumento estandarizado (Instructional Materials Motivation Survey, IMMS). El rendimiento académico se ha evaluado a través de evidencias de aprendizaje. Se defiende que el diseño, definido por una utilización intensiva de redes sociales y realización de actividades por parte de los estudiantes en sus Entornos Personales de Aprendizaje, influye en el rendimiento, y es la satisfacción con la percepción del diseño la variable que media en dicha relación. Los resultados académicos obtenidos y la motivación de los estudiantes avalan la utilización de cursos MOOC cooperativos en estudios universitarios.

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1. Introduction and state of the question

MOOCs have featured prominently in the scientific literature recently as a new way to provide training which is attracting millions of students across the world and forcing universities to reformulate their online education courses. MOOCs are seen to represent the next evolution in e-learning within a continuum which, according to Conole (2014), spans the earliest movements in multimedia in the 1980s to the MOOC that first emerged in 2008 followed by Learning Analytics two years later. The scale of MOOCs, the speed at which they have grown and the difficult questions they pose are increasingly prominent as the purpose of Higher Education and the very future of the university comes under scrutiny. It clearly indicates that something new is happening, something more than a mere trend. So, this is a subject of particular concern to anybody seriously interested in the digital future of education.

The interest this subject arouses is seen in a body of research centred on various MOOC projects. Works by Liyanagunawardena, Adams & Williams (2013), Castaño (2013) and Karsenti (2013) were systematic studies of investigations into MOOCs between 2008 and 2013. The main lines of research included the pedagogical design of MOOCs, interaction between students and the perspectives for learning and its associated variables (motivation, attitudes and perspectives). Other aspects were cost, universal accessibility to Higher Education and the problem of student dropout rates.

Many authors state that MOOC are substandard in terms of educational rigour (Vardi, 2012; Zapata-Ros, 2013), and that the current discourse on MOOCs merely reflects strategic, institutional, economic, social and technological concerns whereas there is no real discussion of the courses’ pedagogical value (Guàrdia, Maina & Sangrà, 2013: 4).

Despite these criticisms, and the fact that MOOC constitute a type of education that is flexible but not widely standardized (Shirky, 2013), various authors suggest there is a difference between c-MOOC (connectivist) and the more traditional x-MOOC (Downes, 2011; Siemens, 2012a; Rodriguez, 2013), making it impossible to talk of a single pedagogical design. Rodriguez (2012) analysed several courses of both tendencies and established that the difference between the two lies in their theory of learning and pedagogical model.

This initial description was too simplistic and is now more complex. Knox, Bayne, Macleod, Ross and Sinclair (2012) attempted to overcome these deficiencies by incorporating more interesting and innovative e-learning practices into their «E-learning and Digital Cultures» course, giving preference to content submission to the social networks of the process, the community and learning.

This proposal is in line with Lane (2012) who encountered difficulties in situating her approach within the «Stanford Model» versus the «Connectivist MOOC» debate, and proposed her own task-based project called s-MOOC (skills-MOOC).

This simplistic x-MOOC and c-MOOC classification has been bypassed thanks to alternative descriptions of the nature of MOOCs. Downes (2013) suggests four criteria: autonomy, diversity, openness and interactivity. Going further, Clark (2013) deploys a taxonomy of eight different MOOC types, claiming that they can be located at any point along the spectrum of traditional online courses. Conole (2013) proposes that they be classified as a set of 12 dimensions, which makes MOOC design even more complex.

In this sense cooperative MOOCs try to respond to MOOC student heterogeneity by producing an X-type course that nevertheless incorporates the advantages of connectivist courses (Fidalgo, Sein-Echaluze & García Peñalvo, 2013): intensive use of social networks, creation of learning communities (Alario-Hoyos & al., 2013) and the deployment of PLE, or personal learning environments (Castaño & Cabero, 2013: 102).

The efficacy of online training and MOOCs continue to represent an evolution in e-learning (Conole, 2014), and this theme is well-established in numerous research meta-analyses (Cabero, 2008; Means, Toyama, Murphy, Bakia & Jones, 2010). Although several studies have indicated that the pedagogical foundations of MOOCs are solid according to the various formats they employ (Glance, Forsey & Riley, 2013; Sonwalkar, 2013), the influence of different MOOC designs on learning outcomes has yet to be adequately researched. References to this theme are found in connectivist courses, the only in-depth studies are by Kop & Fournier (2011), Kop, Fournier & Mak (2011) and De Waard (2011, 2013), focussing more on their transformative effects on the conventional structures of knowledge generation than rigorously measuring learning outcomes.

From another viewpoint, some studies point to the potential of MOOCs to spur student autonomy (Kop, Fournier & Mak, 2011; Milligan, Littlejohn & Margaryan, 2014) and develop 21st century competences (Yeager, Hurley-Dasgupta & Bliss 2013; Sangrá & Wheeler, 2013).

Motivation has already been identified by Milligan, Littlejohn & Margaryan (2013) as a variable that enhances participation and academic success among students. Similar studies have recently appeared, such as Cheng (2014) on emotional competence in MOOC students, and Veletsianos (2013) on student learning experiences on MOOCs.

Research has also given rise to more sceptical voices on the use of MOOCs in Higher Education. Some authors show that the advantages of MOOCs are no different from those that were already known from distance learning (Fini, 2009; Yuan & Powell, 2013; Harder, 2013).

It is also known that student dropout rates have increased with the appearance of MOOCs. However, as Liyanaguna wardena, Adams & Williams (2013) point out, data on MOOC dropout rates are not readily available. Jordan (2013) examined 24 MOOCs and found that the highest rate of course completion was 19.2% while most barely reached 10%. Liyanagunawardena, Parslow & Williams (2014) show that MOOC students do not typically drop out for financial reasons since they do not pay enrolment or tuition fees; these authors suggest that abandonment has more to do with dissatisfaction at not achieving personal objectives.

2. Research method

The aim of this investigation is to analyse the pedagogical design of a cooperative MOOC and measure its influence on student motivation and academic results. The questions addressed are:

a) Is there a relationship between academic performance and the pedagogical design of the course?

b) Is there a relationship between student motivation and the pedagogical design of the course?

c) Is there a relationship between academic performance and student motivation?

One of the mainstays of this research was the pedagogical design of the course which was cooperative in nature. For the design of the MOOC, we carried out a Delphi double to string study with 53 experts in e-learning and ICTs from European and Latin American universities. We asked them about MOOC types, ways of learning and assessment methods, and the roles and functions of tutors. We took their responses and resubmitted the design of the course, located on the Chamilo Metauniversity open source e-learning platform under GNU/GPLv3 licensing.

In addition, and to foment interaction between participants, we actively encouraged students to use social networks (Twitter, Skype, blogs, Facebook, LinkedIn, etc.). The platform’s technical limitations were overcome by opening a Ning website to allow students to socially interact and discuss their contributions. They did e-activities on a weekly basis, all of which helped participants to construct their own PLE.

The statistical analysis of the data was carried out with the SPSS version 22 program. In the data collection process, besides the assessment of the e-activities by the tutors, there was a set of four questions on the course design with responses measured on the Likert scale. The data on motivation was gathered by means of an IMMS (Instructional Materials Motivation Survey) which the MOOC students completed at the end of the course. This was a Likert-type questionnaire made up of 36 items divided into four categories (attention, confidence, satisfaction and relevance) based on Keller’s ARCS motivation model (1987). In this case we took the proposal of Di Serio, Ibáñez & Delgado (2013) with a documented reliability coefficient of 0.96 and adapted it slightly to fit MOOCs.

2.1. Sample

The course was designed for students in the fourth year of a Primary Education degree course at the Universidad del País Vasco, although the very nature of the MOOC meant that it was accessible on the Net to all those interested in this subject, in line with other MOOC experiences (Siemens, 2012b; Knox, Bayne, Macleod, Ross & Sinclair, 2012).

Of the 744 students who enrolled on the MOOC the sample consisted of 186 participants, classified as N in the research. In terms of the dropout rate, 186 students began the course, 25.83% of those who had signed up, and 88 completed the course, 11.82%. Sample attrition was in line with general MOOC dropout rates although participation was slightly higher than the 10% indicated by Jordan (2013).

3. Analysis and results

We present the analysis of the data yielded by the scales used (IMMS and the scale for the course design) in the order of the research questions posed. The global results of the correlational analysis also come with a study based on the division of the MOOC students into two groups according to age, those who are 31 or under and those over 31, since the first group was formed of undergraduates and the second group was not.

The course design is based on four variables assessed by the participants using the Likert scale applied to these four items: the use of small video packages is a good idea; I was able to control the development of the course with ease thanks to carrying out e-activities; interaction with course colleagues via the network enhances learning; the use of a social network as a course complement has helped me to follow the course.

In reference to the first research question (Is there a relationship between academic performance and the pedagogical design of the course?), a direct relationship between these two factors is observed. The relationship is significant both in the overall result and in the results for the two age groups (table 1). The four items on the scale that relate to the course design were valued positively or very positively by 85% of the students.

The second research question (Is there a relationship between student motivation and the pedagogical design of the course?) emphasises the potential relationship between motivation and course design. The results in table 2 show a direct link between the type of course design and student motivation. The correlational analysis of the total sample is significant in this global aspect and is supported by the significance that emerges for each of the factors (attention, confidence, satisfaction and relevance) on which the level of motivation is based, according to the IMMS scale. These results are significant and they appear in all the factors and among all the students in the two age groups, just as occurred with the first research question. Thus, we can state that the course design influences student motivation.

Thus we can state that there exists a direct relationship between each of the four factors that measure motivation and course design.

With regard to the attention variable, the results (table 3) confirm that the items related to methodology (items 2 and 8), quality (11, 12, 15, 28 and 29), organization (17, 20 and 31) and use of material (22 and 24), as well as interaction via Internet (19), all positively contribute to student motivation on the MOOC.

In addition, there is an increase in each individual’s confidence in learning, as gathered in the second factor on the IMMS scale (items 1, 3, 4, 7, 13, 25, 34 and 35 in table 3)

The same result is found in the factors that correspond to satisfaction and relevance (table 2). According to the data (table 4), the course design (items 6, 27, and 36) together with the material (9, 16, 18, 23 and 33), and the development of the MOOC (5, 10, 21 and 32) is relevant and satisfactory (14, 26 and 30).

The results for the third research question (Is there a relationship between academic performance and student motivation?) were different in terms of global perspective and age group.

The following results show that although there is no direct overall relationship between academic performance and motivation, there is some significance in the global relationship between performance and one of the IMMS factors, this being student satisfaction (table 5).

This significance is also seen in the students aged over 31 yet it has no correlation in the younger age group, 31 and under (table 5).

These results lead us to state that there is no direct relationship between global motivation and performance, yet there exists such a relationship between global motivation and one of the factors that constitutes motivation, namely satisfaction. Overall, satisfaction correlates directly to student performance on the MOOC.

Finally, an analysis was made of the mediation of the satisfaction factor in the relationship between course design and performance in the total sample. With the introduction of the mediatory variable (satisfaction) the relationship between the design factor and performance disappears and ceases to be significant, which means that the relationship between design and performance is based on the satisfaction factor because, when it is controlled, the previous relationship is nullified: b = 0.25* (E.T. = 0.10) / b = 0.16ns (E.T = 0.12) (*p < .01). Hence, satisfaction mediates between design and performance, so the greater the satisfaction with the design of the course, the better the student performance.

4. Discussion and conclusions

MOOCs are defined by the huge number of students they attract and their heterogeneity, and also by high dropout rates. The study shows that a mixed course design that is cooperative in nature and which incorporates social networks as a learning strategy can help to reduce this phenomenon (Fidalgo, Sein-Echaluze & García Peñalvo, 2013). These data reinforce the validity of interaction for learning on online courses, as shown in previous research (Vidal & Camarena, 2014).

Course design influences performance since there is a direct significance between both factors in the global result and in the characteristics of the pedagogical design proposed (use of micro-content, video micro-packages, intensive social network activity and the carrying-out of online activities within students’ own PLE).

Likewise there is a direct link between course design and the four motivational factors on the IMMS scale: attention, confidence, satisfaction and relevance. This connection affects methodology and the quality and organization of the written and multimedia material used on the course as well as the interaction between students. These data reinforce the potential of cooperative designs for learning in Higher Education.

Yet this does not occur when the scale and its four motivational factors correlate to academic performance. There is no global significance between motivation and performance, but we observe that one of the factors on the IMMS scale, satisfaction, indicates that there is a direct link to performance in the global results and in references to students over 31 years old. At a time when universities are rethinking their online training courses, traditional MOOCs may attract new students to university but it is cooperative MOOCs that can increase the level of student satisfaction and help cut dropout rates. Possibly a hybrid design like the one proposed here fits better with the different types of student that take MOOCs (Milligan, Littlejohn & Margaryan, 2013), and enables them to reach their personal objectives (Liyanagunawardena, Parslow & Williams, 2014). This would allow universities to offer continuous training and Lifelong Learning with course designs that better adapt to students’ needs. Indirectly, it also reveals the capacity of this pedagogical design to develop in students those learning competences that are essential in the 21st century.

Finally, the general sample’s level of satisfaction derived from the positive perception of a good course design and the consequent, good academic performance achieved by those students supports the use of massive open online courses in graduate studies.

After the analysis of the mediation of the satisfaction factor in the relationship between the pedagogical design of the course and performance, we observe that the relationship between both ceases to be significant. It is, therefore, the level of satisfaction regarding the pedagogical design of the course that influences academic outcomes. It would be interesting to broaden these results with an analysis of students’ learning experiences on MOOCs.

Support and acknowledgement

This research project was financed by the UPV/EHU: «Rendimiento y nivel de satisfacción de los participantes en un curso on-line masivo y abierto (MOOCs)» (Performance and level of student satisfaction with massive open online courses), reference number: EHU 13/59, granted in 2013.

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Resumen

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1. Introducción y estado de la cuestión

En los últimos meses, los denominados MOOC están recibiendo gran atención en la literatura científica, presentando una nueva manera de enfocar la formación que está atrayendo a millones de alumnos en todo el mundo y que está alterando la manera en que las universidades presenciales conciben la formación online. Los cursos MOOC se han entendido como la siguiente evolución del elearning dentro de un continuum que, como sugiere Conole (2014), abarca desde los primeros movimientos multimedia de los ochenta hasta los MOOC en el año 2008 y las aportaciones de las Analíticas de Aprendizaje a partir de 2010. La magnitud de los MOOC, la rapidez de su incremento y las profundas cuestiones que parecen estar aumentando en relación con los fines de la educación superior y el futuro de la universidad, indican claramente algo realmente nuevo, algo más que una simple moda. Por esta razón, sin duda vale la pena un compromiso serio por parte de cualquier persona interesada en el futuro digital del cambio educativo.

Parte de este compromiso es el cuerpo de investigación que ha comenzado a construirse en torno a los proyectos MOOC. Diferentes trabajos realizan estudios sistemáticos sobre la investigación realizada en MOOC entre 2008 y 2013 (Liyanagunawardena, Adams & Williams, 2013; Castaño, 2013; Karsenti, 2013). El diseño pedagógico de los MOOC, las interacciones entre estudiantes y las perspectivas del aprendizaje y sus variables asociadas (motivación, actitudes, perspectivas) aparecen como grandes líneas de investigación. Junto a esta perspectiva centrada en el aprendizaje destacan también las cuestiones relacionadas con el coste, la accesibilidad universal a la enseñanza superior y el problema de las tasas de deserción de los estudiantes.

Son numerosos los autores que sostienen que los MOOC carecen de rigor pedagógico (Vardi, 2012; ZapataRos, 2013), y que los discursos actuales sobre los MOOC reflejan preocupaciones de orden estratégico, institucional, económico, social y tecnológico, pero que no existe un discurso pedagógico profundo (Guàrdia, Maina & Sangrà, 2013: 4).

A pesar de estas críticas, y de que los MOOC utilicen un tipo de enseñanza flexible que tienen una estandarización pequeña (Shirky, 2013), diferentes autores proponen distinguir entre cMOOC conectivistas versus xMOOC más tradicionales (Downes, 2011; Siemens, 2012a; Rodríguez, 2013), por lo que no cabría hablar de un único diseño pedagógico. Así, Rodríguez (2012) estudia con detalle los cursos representativos de ambos tipos de propuestas estableciendo que se diferencian claramente por la teoría del aprendizaje y el modelo pedagógico que los sustenta.

Esta primera clasificación, demasiado simplista, va adquiriendo complejidad. Knox, Bayne, Macleod, Ross y Sinclair (2012) intentan superar estas deficiencias añadiendo a su curso «Elearning and Digital Cultures» la utilización de prácticas más interesantes e innovadoras del elearning, anteponiendo la entrega de contenidos a las redes sociales del proceso, la comunidad y el aprendizaje.

Esta propuesta está en sintonía con la de Lane (2012) quien encuentra dificultades en situar su planteamiento (POT Certificate Class, 2012) en la disyuntiva «Modelo Stanford» versus MOOC «conectivista», proponiendo un proyecto basado en tareas, al que denomina sMOOC (Skill MOOC).

La clasificación simplista entre xMOOC y cMOOC se va superando, con las aportaciones de mecanismos alternativos para describir la naturaleza de los MOOC. Downes (2013) sugiere cuatro criterios: autonomía, diversidad, apertura e interactividad. Dando un paso más, Clark (2013) señala una taxonomía de ocho tipos de MOOC, indicando que pueden situarse en cualquier punto del espectro de los tradicionales cursos online. Conole (2013) propone clasificarlos en un conjunto de doce dimensiones, lo que ayuda a complejizar las posibilidades de diseño de un MOOC.

Desde esta perspectiva, los cursos MOOC cooperativos intentan responder a la heterogeneidad de los participantes en un MOOC realizando un curso tipo X, pero integrando algunas de las ventajas de los cursos conectivistas (Fidalgo, SeinEchaluze & García Peñalvo, 2013): utilización intensiva de las redes sociales, creación de comunidades de aprendizaje (AlarioHoyos & al., 2013) y utilización de entornos personales de aprendizaje (Castaño & Cabero, 2013: 102).

La eficacia de la formación online, y los MOOC no dejan de ser una evolución del elearning (Conole, 2014), ha sido por lo demás bien establecida en numerosos metaanálisis de investigación (Cabero, 2008; Means, Toyama, Murphy, Bakia & Jones, 2010). Si bien diferentes estudios han señalado que las bases pedagógicas de los MOOC son sólidas para sus diferentes formatos (Glance, Forsey & Riley, 2013; Sonwalkar, 2013), la influencia de los determinados tipos de diseño de MOOC en los resultados de aprendizaje no se ha abordado. Las referencias en los cursos constructivistas, los únicos estudiados en profundidad por Kop y Fournier (2011), Kop, Fournier y Mak (2011) y De Waard (2011, 2013), se centran más en sus efectos transformadores de las estructuras convencionales de generación de conocimiento que en la medición rigurosa de los resultados de aprendizaje.

Desde otro punto de vista, algunos estudios han establecido las posibilidades de los MOOC para favorecer la autonomía de los estudiantes (Kop, Fournier & Mak, 2011; Milligan, Littlejohn & Margaryan, 2014) y para el desarrollo de competencias propias del Siglo XXI (Yeager, HurleyDasgupta & Bliss 2013; Sangrá & Wheeler, 2013).

La motivación ya ha sido identificada previamente por Milligan, Littlejohn y Margaryan (2013), como una variable que contribuye a aumentar la participación y el éxito de los estudiantes. Comienzan a aparecer estudios en esta línea, como los aportados por Cheng (2014) sobre la competencia emocional de los estudiantes en un curso MOOC, o, desde otro punto de vista, las aportaciones de Veletsianos (2013) acerca de experiencias de aprendizaje con MOOC.

La investigación señala también puntos de vista más escépticos con la utilización de MOOC en la educación superior. Varios autores señalan que sus ventajas están en realidad asociadas a lo que ya conocíamos de la enseñanza a distancia (Fini, 2009; Yuan & Powell, 2013; Harder, 2013).

Por otra parte, se reconoce que las tasas de deserción de los estudiantes han aumentado con los MOOC. Sin embargo, como señalan Liyanagunawardena, Adams y Williams (2013), los datos sobre las tasas de terminación de MOOC no están fácilmente disponibles. Jordan (2013) tras examinar 24 cursos MOOC llega a la conclusión de que la tasa de finalización más alta alcanzada fue del 19,2%, mientras que en la mayoría de MOOC las tasas fueron menores del 10%. Liyanagunawardena, Parslow y Williams (2014) indican en su trabajo que los participantes en cursos MOOC desafían el sentido clásico de deserción, puesto que los estudiantes no pagan cuotas de inscripción ni matrículas, y sugieren que este abandono escolar está relacionado con la insatisfacción por no conseguir sus objetivos personales.

2. Método de la investigación

El objetivo de la investigación es el análisis centrado en el diseño pedagógico de un curso MOOC cooperativo y su influencia en la motivación y en los resultados académicos de los participantes. Las preguntas de investigación fueron las siguientes:

a) ¿Existe relación entre el rendimiento académico y el diseño pedagógico del curso?

b) ¿Hay relación entre la motivación del alumnado y el diseño pedagógico del curso?

c) ¿Existe relación entre el rendimiento académico y la motivación de sus participantes?

Uno de los pilares base de la investigación era el diseño pedagógico del curso basado en la cooperación. Para el diseño del curso MOOC, se realizó un estudio Delphi a doble vuelta con 53 expertos de universidades tanto europeas como latinoamericanas en temas de elearning y TIC. Se les preguntó sobre tipos de MOOC, tipos de aprendizaje, tareas y formas de evaluación, y sobre las funciones y roles de los tutores. Tras las respuestas obtenidas, se envió de nuevo para su validación el diseño del curso alojado en la plataforma Metauniversidad basada en Chamilo, solución de software libre de gestión del elearning licenciada bajo la GNU/GPLv3.

Por otro lado, y con el objetivo de fomentar la interacción entre los participantes, se favoreció el uso de las redes sociales de los estudiantes (Twitter, Skype, blogs, Facebook, Linkedin, etc.). Para superar las limitaciones técnicas de la plataforma utilizada se abrió un canal en Ning donde los participantes interactuaban y socializaban sus aportaciones. Cada semana se realizaban eactividades y todo ello facilitaba la construcción del PLE de cada participante.

El análisis estadístico de los datos se ha llevado a cabo mediante el programa SPSS versión 22. En la recogida de los datos, además de las evaluaciones de las eactividades por el profesorado, se ha utilizado una batería de cuatro preguntas con escala Likert sobre el diseño del curso. Por otra parte, los datos sobre la motivación se obtuvieron a través de la escala IMMS (Instructional Materials Motivation Survey) que el alumnado del MOOC completó al finalizar el curso. Se trataba de un cuestionario tipo Likert formado por 36 ítems divididos en cuatro categorías (atención, confianza, satisfacción y relevancia) basado en el modelo de motivación ARCS de Keller (1987). En este caso se utilizó la propuesta de Di Serio, Ibáñez y Delgado (2013), con un coeficiente de fiabilidad documentado de 0,96, adaptándola ligeramente al campo de los MOOC.

2.1. Muestra

El curso se diseñó pensando en los estudiantes de cuarto del Grado de Educación Primaria de la Universidad del País Vasco, aunque por la propia definición del MOOC se abrió en la Red para todo aquel que estuviera interesado en la materia, tal y como se puede encontrar en otras experiencias MOOC (Siemens, 2012b; Knox, Bayne, Macleod, Ross & Sinclair, 2012).

Así, de los 744 inscritos al MOOC la muestra de análisis la configuran 186 participantes, que conforman la N de la investigación. En lo referente a la tasa de abandono, comenzaron el curso 186 personas, esto es, el 25,83% de las inscritas, y lo finalizaron 88 de ellas, el 11,82%. Por lo tanto, la mortandad ha seguido la línea general de los MOOC, a pesar de que el porcentaje de participación es algo superior al 10% señalado por Jordan (2013).

3. Análisis y resultados

Realizado el análisis de los datos provenientes de las escalas utilizadas (IMMS y escala sobre el diseño del curso), se presentan a continuación los resultados siguiendo el orden de las preguntas de investigación definidas. Además de los resultados globales del análisis correlacional, también se ha llevado a cabo un estudio basado en la división de los participantes del MOOC en dos franjas de edad: menores de o iguales a 31 años y mayores de 31 años, ya que el primer grupo lo conforman los estudiantes de grado y el segundo los participantes ajenos a él.

El diseño del curso se basa en cuatro variables evaluadas por los participantes a través de una escala Likert conformada por los siguientes ítems: «Utilizar pequeñas pastillas de vídeo es una buena idea»; «Pude controlar con facilidad el desarrollo del curso gracias a la realización de las eactividades»; «La interacción con los compañeros vía red potencia el aprendizaje»; «Y la utilización de una red social como complemento del curso me ha ayudado a realizarlo».

En relación a la primera pregunta de la investigación (Pregunta 1ª: «¿Existe relación entre el rendimiento académico y el diseño del curso?»), se observa relación directa entre ambos factores. Tanto en el resultado global como en los resultados por tramos de edad la relación es significativa (tabla 1). Los cuatro ítems que conformaban la escala sobre el diseño del curso fueron valorados positivamente o muy positivamente por el 85% de los participantes.

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En este mismo sentido se puede responder a la segunda pregunta («¿Hay relación entre la motivación del alumnado y el diseño pedagógico del curso?») donde se hacía hincapié en la posible relación existente entre la motivación de los alumnos y el diseño del curso. Según los resultados que se recogen en la tabla 2 existe una vinculación directa entre el tipo de diseño del curso y la motivación de sus participantes. El análisis correlacional de la muestra total presenta significatividad en este aspecto global, que viene apoyado por la significatividad conseguida en cada uno de los factores (atención, confianza, satisfacción y relevancia) en los que se basa el nivel de motivación según la escala IMMS. Estos resultados significativos se reflejan en todos los factores y en el total de los estudiantes de las dos franjas de edad establecidas, al igual que ocurría en la primera pregunta de investigación. Por lo que se puede afirmar que el diseño del curso influye en la motivación de sus participantes.

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De este modo, se puede afirmar que existe relación directa entre cada uno de los cuatro factores para la medición de la motivación y el diseño del curso.

Atendiendo a la variable de atención, los resultados (tabla 3) confirman que tanto los ítems relacionados con la metodología (ítems 2 y 8), la calidad (ítems 11, 12, 15, 28 y 29), la organización (ítems 17, 20 y 31) y el uso del material (ítems 22 y 24), así como con la interacción a través de Internet (ítem 19) contribuyen positivamente en la motivación de los participantes del MOOC.

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Además se constata un aumento en la confianza en el aprendizaje de cada individuo, recogido en el segundo factor de la escala IMMS (ítems 1, 3, 4, 7, 13, 25, 34 y 35 de la tabla 3).

El mismo resultado se encuentra en los factores de satisfacción y relevancia (ver tabla 2). Según los datos obtenidos (ver tabla 4) de los participantes encuestados, el diseño del curso (ítems 6, 27 y 36), unido a los materiales (ítems 9, 16, 18, 23 y 33), y al propio desarrollo del MOOC (ítems 5, 10, 21 y 32), es relevante y satisfactorio (ítems 14, 26 y 30).

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Respecto a la tercera pregunta planteada en la investigación (: «¿Existe relación entre el rendimiento académico y la motivación de sus participantes?»), los resultados presentan diferencias en lo referente a la globalidad y a las franjas de edad.

Tal y como se puede ver en los resultados presentados a continuación, a pesar de que en global no existe relación directa entre rendimiento académico y motivación, se encuentra significatividad en la relación global entre rendimiento y uno de los factores de la escala IMMS que es la satisfacción del estudiante (ver tabla 5).

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Este dato de significación se mantiene en la franja de edad de estudiantes encuestados mayores de 31 años, en cambio no se da la correlación en la franja de edad de menores o iguales a 31 años (<=31 años) (ver tabla 5).

Con estos resultados se puede afirmar que no existe relación directa entre la motivación global y el rendimiento, pero sí entre uno de los factores que constituyen la motivación como es la satisfacción. De forma global la satisfacción correlaciona directamente con el rendimiento de los participantes en el curso MOOC.

Finalmente se ha realizado un análisis de la mediación del factor satisfacción en la relación entre el diseño y el rendimiento de la muestra total. Al introducir la variable mediadora (satisfacción), la relación entre el factor diseño y el rendimiento desaparece, deja de ser significativa, lo que evidencia que la relación entre el diseño y el rendimiento se debe a la satisfacción porque, cuando se controla ésta, la relación anterior se anula: b=0.25* (E.T.=0.10) / b 0.16ns (E.T= 0.12) (*p<.01). Por lo tanto la satisfacción media entre el diseño y el rendimiento, esto es, a mayor satisfacción ante el diseño del curso mayor rendimiento del estudiante.

4. Discusión y conclusiones

Los MOOC se definen por el gran volumen de alumnos participantes y por la heterogeneidad de los mismos, con frecuencia con altas tasas de abandono. El estudio demuestra que un diseño mixto, cooperativo, basado en la incorporación de las redes sociales como estrategia de aprendizaje, puede ayudar a reducir la tasa de abandono (Fidalgo, SeinEchaluze & GarcíaPeñalvo, 2013). Estos datos refuerzan la validez de la interacción para el aprendizaje en cursos online, tal como se demuestra en investigaciones precedentes (Vidal & Camarena, 2014).

El diseño influye en el rendimiento, al encontrarse una significatividad directa entre ambos factores tanto en el resultado global como en las características de diseño pedagógico propuesto (utilización de microcontenidos, de micropastillas de vídeo, utilización intensiva de redes sociales y realización de eactividades en los entornos personales de aprendizaje de los propios alumnos).

Igualmente existe vinculación directa entre el diseño del curso y los cuatro factores de la escala de motivación IMMS: atención, confianza, satisfacción y relevancia. Esta vinculación afecta tanto a la metodología, como a la calidad y organización del material escrito y multimedia utilizado en el curso y a la interacción entre los participantes. Estos datos refuerzan la potencialidad de los diseños cooperativos para el aprendizaje universitario.

Sin embargo, no ocurre lo mismo cuando se correlaciona la escala de motivación y sus cuatro factores con el rendimiento académico. No se encuentra una significatividad global entre motivación y rendimiento, pero se observa que uno de los factores de la escala IMMS, la satisfacción, indica una vinculación directa con el rendimiento tanto en los resultados globales como en los referentes a los participantes mayores de 31 años. En un momento en que las universidades se replantean su oferta formativa online, este dato lleva a pensar que, si bien los MOOC tradicionales pueden servir para atraer nuevos yacimientos de alumnos a la universidad, los MOOC cooperativos aumentan el nivel de satisfacción de los estudiantes y permiten disminuir la tasa de abandono. Posiblemente un diseño híbrido como el propuesto se ajuste mejor a los diferentes tipos de alumnos que participan en un curso MOOC (Milligan, Littlejohn & Margaryan, 2013), y les facilite alcanzar sus objetivos personales (Liyanagunawardena, Parslow & Williams, 2014). Esto permitiría a las universidades abordar la oferta de formación permanente y el Lifelong Learning con diseños más ajustados a las necesidades de los estudiantes. Por otra parte, se demuestra indirectamente la capacidad de este diseño pedagógico para desarrollar en los estudiantes competencias de aprendizaje propias del Siglo XXI.

Finalmente, el nivel de satisfacción derivado de la percepción positiva de la bondad del diseño por la muestra general, y consecuentemente el rendimiento académico positivo alcanzado por estos estudiantes, avalan la utilización de cursos online abiertos y masivos en los estudios universitarios de grado.

Tras el análisis de la mediación del factor satisfacción en la relación entre el diseño pedagógico del curso y el rendimiento, se observa que la relación entre ambos deja de ser significativa. Es por lo tanto el nivel de satisfacción sobre el diseño pedagógico del curso lo que influye en el rendimiento académico. Sería interesante completar estos resultados con el análisis de la perspectiva de los estudiantes acerca de las experiencias de aprendizaje con MOOC.

Apoyos y agradecimientos

Proyecto de investigación financiado por la UPV/EHU: «Rendimiento y nivel de satisfacción de los participantes en un curso online masivo y abierto (MOOC)», con referencia EHU 13/59 (2013).

Referencias