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Profiles in self-regulated learning in the online learning environment

2010· article· en· 443 citations· W1569760560 sur OpenAlex· 10.19173/irrodl.v11i1.769

Pourquoi ce travail est-il dans la base ?

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

Revue canadienneIl a paru dans une revue canadienne.

Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Scores machine (provisoires)

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

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.

Tête enseignante Opus0,100
Tête enseignante GPT0,493
Écart entre enseignants
0,393 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
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 découle

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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La notice

Revue
The International Review of Research in Open and Distributed Learning
Thématique
Innovative Teaching and Learning Methods
Domaine
Psychology
Établissements canadiens
Organismes subventionnaires
Mots-clés
Self-regulated learningLikert scalePsychologyAcademic achievementSelf-efficacyScale (ratio)Learning environmentMathematics educationSocial psychologyDevelopmental psychology
Résumé présent dans OpenAlex
oui