Uncovering Relationships between Task Understanding and Monitoring Proficiencies in Postsecondary Learners: Comparing Work Task and Learner as Statistical Units of Analyses
Notice bibliographique
Résumé
Educational psychologists have researched the generality and specificity of metacognitive monitoring in the context of college-level multiple-choice tests, but fairly little is known as to how learners monitor their performance on more complex academic tasks. Even lesser is known about how monitoring proficiencies such as discrimination and bias might be related to key self-regulatory processes associated with task understanding. This quantitative study explores the relationship between monitoring proficiencies and task understanding in 39 adult learners tackling ill-structured writing tasks for a graduate “theories of e-learning” course. Using learner as unit of analysis, the generality of monitoring is confirmed through intra-measure correlation analyses while facets of its specificity stand out due to the absence of inter-measure correlations. Unsurprisingly, learner-based correlational and repeated measures analyses did not reveal how monitoring proficiencies and task understanding might be related. However, using essay as unit of analysis, ordinal and multinomial regressions reveal how monitoring influences different levels of task understanding. Results are interpreted not only in light of novel procedures undertaken in calculating performance prediction capability but also in the application of essay-based, intra-sample statistical analysis that reveal heretofore unseen relationships between academic self-regulatory constructs.
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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 | 0,008 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».