This study aims to reveal insights into the educational design of Massive Open Online Courses (MOOCs) in particular on their educational scalability: How do MOOCs provide interaction and formative feedback to high student numbers without being highly depending on the capacity of the teacher? We have applied a design analysis instrument that was specifically developed for large-scale online courses to analyse fifty MOOCs in a qualitative way. The goal of the analysis was to detect scalable best practices of formative feedback and interaction and focused on when, how and from whom students received formative feedback. To get more insight into the scalable best practices we also investigated on which complexity level they were provided. The analysis indicated scalable best practices on various complexity levels and across different learning activities. This shows that scalable formative feedback and interaction can be provided in MOOCs through different formats such quizzes, peer-feedback and simulations. The majority of the MOOCs in our sample provide student-content interaction during knowledge transfer activities (‘knows’). A selection of design examples is discussed as potentially best practices for educational scalability, not only for MOOCs but also for online education in general. While the study shows examples of scalable design choices in (open) online education, it also indicates a need for more elaborate interactions and feedback in MOOCs in order to improve their educational value and quality.

这项研究旨在揭示对大规模开放在线课程（MOOC）的教育设计的见解，尤其是在其教育可扩展性方面：MOOC如何在不高度依赖教师能力的情况下为高学生人数提供互动和形成性反馈？我们应用了专门为大型在线课程开发的设计分析工具，以定性方式分析了五十种MOOC。分析的目的是发现可扩展的最佳形成反馈和互动最佳实践，并着重于何时，如何以及从何人那里获得形成反馈。为了更深入地了解可伸缩的最佳实践，我们还研究了它们提供的复杂性级别。分析表明，在各种复杂性级别和不同的学习活动中，可扩展的最佳做法。这表明可以通过不同的格式（例如测验，对等反馈和模拟）在MOOC中提供可伸缩的形成性反馈和交互。在我们的样本中，大多数MOOC在知识转移活动（“知道”）中提供了学生与学生之间的互动。讨论了一些设计示例，这些示例是教育可扩展性的潜在最佳实践，不仅适用于MOOC，而且通常适用于在线教育。尽管该研究显示了（开放式）在线教育中可扩展设计选择的示例，但它也表明需要在MOOC中进行更详尽的交互和反馈，以提高其教育价值和质量。这表明可以通过不同的格式（例如测验，对等反馈和模拟）在MOOC中提供可伸缩的形成性反馈和交互。在我们的样本中，大多数MOOC在知识转移活动（“知道”）中提供了学生与学生之间的互动。讨论了一些设计示例，这些示例是教育可扩展性的潜在最佳实践，不仅适用于MOOC，而且通常适用于在线教育。尽管该研究显示了（开放式）在线教育中可扩展设计选择的示例，但它也表明需要在MOOC中进行更详尽的交互和反馈，以提高其教育价值和质量。这表明可以通过不同的格式（例如测验，对等反馈和模拟）在MOOC中提供可伸缩的形成性反馈和交互。在我们的样本中，大多数MOOC在知识转移活动（“知道”）中提供了学生与学生之间的互动。讨论了一些设计示例，这些示例是教育可扩展性的潜在最佳实践，不仅适用于MOOC，而且通常适用于在线教育。尽管该研究显示了（开放式）在线教育中可扩展设计选择的示例，但它也表明需要在MOOC中进行更详尽的交互和反馈，以提高其教育价值和质量。在我们的样本中，大多数MOOC在知识转移活动（“知道”）中提供了学生与学生之间的互动。讨论了一些设计示例，这些示例是教育可扩展性的潜在最佳实践，不仅适用于MOOC，而且通常适用于在线教育。尽管该研究显示了（开放式）在线教育中可扩展设计选择的示例，但它也表明需要在MOOC中进行更详尽的交互和反馈，以提高其教育价值和质量。在我们的样本中，大多数MOOC在知识转移活动（“知道”）中提供了学生与学生之间的互动。讨论了一些设计示例，这些示例是教育可扩展性的潜在最佳实践，不仅适用于MOOC，而且通常适用于在线教育。尽管该研究显示了（开放式）在线教育中可扩展设计选择的示例，但它也表明需要在MOOC中进行更详尽的交互和反馈，以提高其教育价值和质量。