Two-stage cluster analysis in distance learning: A way to reduce gaps in the scientific literature on open and distance education
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Data
2021-11-30
Autores
Desjardins, Guillaume
Papi, Cathia
Gérin-Lajoie, Serge
Sauvé, Louise
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Editora
Departamento de Investigação & Desenvolvimento do Instituto Superior Miguel Torga
Resumo
Background: Dropout rates are often very high in distance education. A plethora of research has been conducted to identify the contributing factors; however, the majority of the findings are inconclusive and point to the fact that it is difficult to isolate a single explanatory factor. While frequently examined factors are personal and environmental, there is less research on the relationship between course design and retention or dropout. Method: This paper presents a study involving two-stage cluster analysis of 623 variables from 19 university courses at one open and distance education (ODE) institution. To this end, the current study grouped the courses into five types based on 22 variables. Results: The results indicate that certain sociodemographic variables become a risk factor for course dropout depending on their distribution in the standard courses. Conclusions: This result highlights the importance of instructional design in the ODE retention and dropout equation and helps explain, in part, why previous studies have not reached a consensus on which variables should be considered to explain dropout rates. / Contexto: Embora as taxas de abandono escolar sejam frequentemente muito elevadas no ensino à distância, tem sido realizada muita investigação para identificar os fatores que influenciam o abandono escolar ou a persistência neste modo de aprendizagem. As conclusões destes estudos nem sempre convergem e salientam que é difícil isolar um único fator explicativo. Embora a maioria dos fatores sejam pessoais e ambientais, há menos investigação sobre a relação entre a conceção e a retenção ou desistência do curso. Método: Este estudo apresenta uma metodologia que envolve uma análise em duas fases de 623 variáveis de 19 cursos universitários de uma instituição de ensino à distância (EAD). Este estudo agrupou os cursos em cinco tipos de cursos com base em 22 variáveis. Resultados: Os resultados indicaram que certas variáveis sociodemográficas se tornam um fator de risco de desistência dos cursos, dependendo da sua distribuição nos cursos padrão. Conclusão: Esta metodologia sublinha a importância da conceção instrucional na equação de retenção e desistência da EAD e ajuda a explicar, em parte, porque é que estudos anteriores não chegaram a um consenso sobre quais as variáveis que devem ser utilizadas para explicar a desistência.
Descrição
Palavras-chave
Curso online - Online course, Educação à distância - Distance education, Educação superior - Higher education, Perseverança - Perseverance, Análise de cluster - Cluster analysis
Citação
Desjardins, G., Papi, C., Gérin-Lajoie, S., & Sauvé, L. (2021). Análise de agrupamento (Clusters Analysis) em duas etapas no ensino à distância: Uma forma de reduzir as lacunas na literatura científica no ensino à distância. Revista Portuguesa De Investigação Comportamental E Social, 7(2), 77–88. https://doi.org/10.31211/rpics.2021.7.2.230