Harvard and MIT Turn MOOC Data into Knowledge

許多MOOC開課者(學校機構人員)開始蒐集學習者的資料，用來評估課程與學習者表現。老師可以據此了解觀眾需求並修改課程進行方式或內容，並根據學習者的組成背景試圖了解如何解決教育不公平的問題。
不過，MOOC累積了大量且種類多元的資料，我們必須謹慎思考如何用這些資料來全面性的理解學習者。這些資料來自領導者、研究者、學生等不同學習群體，不同人有不同需求與目標，因此這些資料應該要用來滿足不同對象的需求。
哈佛和MIT一直以來都有針對edX上的大量資料進行合作研究。MIT善於分析大量資料、哈佛教育學院則有指出哪些問題是重要的相關知識。edX專業人員會每週將課程資料匯出以利研究分析使用。他們服務的對象主要是對資料感興趣的研究者、想修正教學方法和教材的課程管理人員、想了解整體學習者行為模式的機構管理人員。
起初他們會給予不同的對象不同的資料組合類型，以利其方便使用。他們稱其為canonical data set，這些資料組合既能滿足不同對象的不同需求，又能符合資料蒐集時的定義方式。舉例來說，「個人課程資料組合」摘述了使用者在課程裡的活動，包含點擊次數的行為資料、性別與地理位置的背景資料、分數與證書的表現資料。目前這個資料組合涵蓋了將近60種資料，他們會持續更新並會提供視覺化報告。
哈佛和MIT認為這並不單純是對內的投資，而是要能服務更大的群體。未來會持續舉辦討論edX資料與使用方式的聚會，希望可以形成一個共享MOOC資料分析工具與觀點的社群。

http://er.educause.edu/articles/2016/12/harvard-and-mit-turn-mooc-data-into-knowledge