Profiles in self-regulated learning in the online learning environment
Notice bibliographique
Résumé
Individuals who are self-regulated in their learning appear to achieve more positive academic outcomes than individuals who do not exhibit self-regulated learning behaviors. We suggest that distinct profiles of self-regulated learning behaviors exist across learners. In turn, these profiles appear to be associated with significantly different academic outcomes. The purpose of the current study was to examine whether profiles for self-regulated learning skills and strategies exist among learners. To achieve this purpose, we conducted two studies using two different samples. We administered the Online Self-Regulated Learning Questionnaire (OLSQ), a 24-item scale with a 5-point Likert-type response format, to students enrolled in online degree programs at a large, public university located in the Southwestern United States. The OSLQ consists of six subscale constructs, including environment structuring, goal setting, time management, help seeking, task strategies, and self-evaluation. Latent class analyses were performed with participant subscale scores from the OSLQ. Our results indicate the presence of five, distinct profiles of self-regulated learning replicated across both study samples: super self-regulators, competent self-regulators, forethought-endorsing self-regulators, performance/reflection self-regulators, and non- or minimal self-regulators. Results also indicate that individuals differ significantly in their academic achievement according to their profile membership; for example, minimal and disorganized profiles of self-regulated learning are both associated with similar, poorer academic outcomes (e.g., lower GPAs). These profiles in self-regulated learning may be viewed as contributing to the development of theory by elucidating how exactly individuals are and are not self-regulated in their learning. The authors suggest future research directions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».