Yin và cộng sự (2022) áp dụng Latent Dirichlet Allocation (LDA) — một kỹ thuật học máy — để phân tích xu hướng nghiên cứu về blended learning trong cơ sở dữ liệu học thuật lớn. Phương pháp này cho phép xử lý hàng nghìn bài báo và xác định các chủ đề nghiên cứu nổi bật mà con người khó phát hiện thủ công.
Kết quả cho thấy các chủ đề nghiên cứu đang dịch chuyển từ "so sánh hiệu quả" (effectiveness comparison) sang "thiết kế trải nghiệm" (experience design) và "phân tích dữ liệu học tập" (learning analytics). Bài báo cung cấp bức tranh toàn cảnh về hướng đi của lĩnh vực blended learning trong những năm tới.
Thông tin tài liệu
"Detecting latent topics and trends in blended learning using LDA topic modeling"
Yin, Bin; Yuan, Chih-Hung (2022). Education and Information Technologies.
📖 Xem bài viết chính: Đào Tạo Blended Learning trong Trường Đại Học: Kế Hoạch Triển Khai Cụ Thể