Educational Platforms and Learning Approaches in University Education
Notice bibliographique
Résumé
This study was conducted at the Superior Technical School of Construction Engineering of Seville (Spain) with students registered in the Materials I course who received academic training using blended learning methodology. Technical degree programs are characterized by a high dropout rate and academic underachievement. For that reason, the study aimed to assess the dominant learning approaches among these students, the relationship between leaning approaches and academic achievement, the relationship between learning approaches and the extent of WebCT platform use, and the influence of learning approaches on the students´ assessment of the platform. To identify students´ learning approaches, the R-SPQ-2F questionnaire developed by Biggs, Kember, and Leung (2001) was used. The students assessed the WebCT platform using an ad hoc PSEW questionnaire. The study was descriptive and used a correlational design. The study was conducted retroactively and measured variables that were not experimentally manipulated. The results indicate that the majority of the students have a low-intensity deep approach. The deep approach was more common among the female students than the male students, and the female students obtained higher scores on the deep motivation and deep strategy subscales. The dominant learning approach had no influence on academic achievement, but the dominant learning approach did influence the extent of WebCT platform use, as well as the students’ assessments of the platform.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».