Tool Use of Experienced Learners in Computer-Based Learning Environments: Can Tools Be Beneficial?
Notice bibliographique
Résumé
Research has documented the use of tools in computer-based learning environments as problematic, that is, learners do not use the tools and when they do, they tend to do it suboptimally. This study attempts to disentangle cause and effect of this suboptimal tool use for experienced learners. More specifically, learner variables (metacognitive and motivational) were related to the tool presentation (non-/embedded), interventions, type of tool use (quantitatively and qualitative) and learners’ performance. One hundred and seventeen graduate students were assigned to one of five conditions (embedded and non-embedded with explained tool functionality, embedded and non-embedded with non-explained tool functionality and one control condition) to study a hypertext using semi-structured concept maps as the tools. Findings are discussed with respect to experienced learners’ role on tool use and performance. Although no differences among conditions and performance were found, results reveal that the self-regulation skill of organization and the explained tool functionality affected time on tool negatively, while the self-regulation skill of elaboration and perceived tool usability showed a positive effect. Time on tool influenced performance positively. Quality influenced performance negatively. It is argued that some tools and interventions are unnecessary for experienced learners.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».