Defining and Measuring Engagement and Learning in Science: Conceptual, Theoretical, Methodological, and Analytical Issues
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.
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.
- Écart entre enseignants
- 0,160 · 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
AbstractEngagement is one of the most widely misused and overgeneralized constructs found in the educational, learning, instructional, and psychological sciences. The articles in this special issue represent a wide range of traditions and highlight several key conceptual, theoretical, methodological, and analytical issues related to defining and measuring engagement. All the approaches exemplified by the contributors show different ways of conceptualizing and measuring engagement and demonstrate the strengths and weaknesses of each method to significantly augment our current understanding of engagement. Despite the numerous issues raised by the authors of this special issue and in my commentary, I argue that focusing on process data will lead to advances in models, theory, methods, analytical techniques, and ultimately instructional recommendations for learning contexts that effectively engage students. ACKNOWLEDGMENTSI would like to thank Gale Sinatra and Doug Lombardi for their invitation to write the commentary and their comments and feedback on this article. Lastly, I would also like to thank Clark Chinn for his feedback on this commentary.Additional informationFundingThis work was supported in part by the National Science Foundation, the Institute of Education Sciences, the Social Sciences and Humanities Research Council of Canada, and the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada.
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La notice
- Revue
- Educational Psychologist
- Thématique
- Innovative Teaching and Learning Methods
- Domaine
- Psychology
- Établissements canadiens
- —
- Organismes subventionnaires
- Institute of Education Sciences
- Mots-clés
- Strengths and weaknessesPsychologyFoundation (evidence)Research councilEducational researchProcess (computing)Engineering ethicsEpistemologySociologySocial sciencePedagogySocial psychologyPolitical scienceComputer science
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui