The study of Coursera’s data analysis courses

  • Любов Феліксівна Панченко Luhansk Taras Shevchenko National University, Hoholia Sq., 1, Starobilsk, 92703, Ukraine

Abstract

Objective: to identify the particular methods of teaching in massive open online courses. Research object: a learning process of the massive open online courses. Research subject: general and special in teaching methods of Coursera’s data analysis courses. Research goals: to participate as a student in massive open online courses in category «Statistics and Data Analysis», to analyze the types of software that is used there, teaching methods and teaching materials. Research methods: participant observation, content analysis, the analysis of the products. Research results: general in the teaching methods is the course syllabus, the use of short video lectures with built-in tests and subtitles, lecture’s texts presentation in the ppt and pdf formats, automated tests on each topic, a forum for communication and assistance. The special are structure and content of video lectures, statistical software, the tasks of programming, data sets, the use of peer-assessment, final projects, teacher’s and student’s blogs. Conclusions and recommendations: teachers’ participation as students in the courses of leading professors from leading universities allows to get acquainted with different styles of teaching, to expand their knowledge and scientific horizons, to learn new types of software, to update and to expand the content of courses, to develop professional relationships, to integrate into the global educational community.

References

1. Coursera – Free Online Courses From Top Universities [Electronic resource] / Coursera Inc. – 2013. – Access mode : https://www.coursera.org.
2. Data Scientist – Growth [Electronic resource] / Coursera Inc. – 2014. – Access mode : https://www.coursera.org/about/jobs/o9n9Yfwn.
3. SAS Customer Support Knowledge Base and Community [Electronic resource] / SAS Institute Inc. – Access mode : https://support.sas.com.
4. Адаменко О. В. Теоретико-методичні засади навчання студентів аналізу даних з використанням комп’ютера / Адаменко О. В. // Вісник Луганського національного університету імені Тараса Шевченка : Педагогічні науки. – Луганськ : Луганський національний університет імені Тараса Шевченка, 2010. – № 17 (204). – Ч. І. – С. 31-35.
5. Адаменко О. В. Хмарні технології аналізу даних / О. В. Адаменко, Л. Ф. Панченко // Хмарні технології в освіті : матеріали Всеукраїнського науково-методичного Інтернет-семінару (Кривий Ріг – Київ – Черкаси – Харків, 21 грудня 2012 р.) / Міністерство освіти і науки, молоді та спорту України, Національна академія педагогічних наук України, Інститут інформаційних технологій і засобів навчання, Черкаський державний технологічний університет, Криворізький національний університет. – Кривий Ріг : Видавничий відділ КМІ, 2012. – С. 143-144.
6. Панченко Л. Ф. До питання розширення освітнього простору викладача і студента [Електронний ресурс] / Любов Панченко // Наукові записки. Серія: Педагогічні науки. – Кіровоград : РВВ КДПУ ім. В. Винниченка, 2013. – Вип. 121. – Ч. I. – С. 10-13. – Режим доступу : http://irbis-nbuv.gov.ua/cgi-bin/irbis_nbuv/cgiirbis_64.exe?C21COM=2&I21DBN=UJRN&P21DBN=UJRN&IMAGE_FILE_DOWNLOAD=1&Image_file_name=PDF/Nz_p_2013_121%281%29__5.pdf.
7. Панченко Л. Ф. Масовий відкритий онлайн курс як альтернативна форма підвищення кваліфікації викладача вищої школи [Електронний ресурс] / Панченко Л. Ф. // Education and pedagogical sciences. – Луганськ : Луганський національний університет імені Тараса Шевченка, 2013. – №1 (156). – С. 19-28. – Режим доступу : https://goo.gl/XwUUSN.
8. Панченко Л. Ф. Практикум по анализу данных [Электронный ресурс] / Л. Ф. Панченко ; Министерство образования и науки Украины, Государственное учреждение «Луганский национальный университет имени Тараса Шевченко». – Луганск : ГУ «ЛНУ имени Тараса Шевченко», 2013. – 269 с. – Режим доступа : http://dspace.ltsu.org/jspui/bitstream/123456789/1754/1/Panchenko.pdf.
Published
2014-12-25
How to Cite
ПАНЧЕНКО, Любов Феліксівна. The study of Coursera’s data analysis courses. New computer technology, [S.l.], v. 12, p. 111-124, dec. 2014. ISSN 2309-1460. Available at: <http://ccjournals.eu/ojs/index.php/nocote/article/view/701>. Date accessed: 19 sep. 2017.
Section
Cloud technologies of open education