Learners’ goal profiles and their learning patterns over an academic year
Notice bibliographique
Résumé
The present study aimed to examine distance learners’ goal profiles and their contrasting patterns of learning and achievements at three different points during an academic year, i.e. in the beginning of the course in relation to learners’ general orientations to learning, at the middle of the course in relation to learners’ completion of an assignment, and towards the end of the course in relation to learners’ preparation for course examination. Two hundred seventy-six adult distance learners completed three survey questionnaires that assessed their motivation and learning at these three learning points. Using person-centred analytical procedures, this study located four groups of learners based on different combinations of mastery and performance-approach goals. MANOVA results have shown that multiple-goal learners (High mastery/High performance, HH) who held strong mastery and performance-approach goals used more deep and regulatory strategies and showed a higher level of learning interest across three waves of surveys than did those focusing solely on mastery (HL) or performance-approach goals (LH). However, the multiple-goal learners did not have better achievement levels compared to those focusing solely on mastery goals (HL). Given that multiple goal learners learnt with a more engaged pattern, it is less likely that these motivated learners will drop out of distance learning courses and programs. Future studies should explore how these goals can be promoted simultaneously in distance learning.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».