Using a multitrait‐multimethod analysis to examine conceptual similarities of three self‐regulated learning inventories
Pourquoi ce travail est 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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A programme of construct validity research is necessary to clarify previous research on self-regulation and to provide a stronger basis for future research. AIM: A multitrait-multimethod (MTMM) analysis was conducted to assess convergent and discriminant validity of three self-regulation measures: the Learning and Study Strategies Inventory (LASSI; Weinstein, 1987), the Motivated Strategies for Learning Questionnaire (MSLQ; Pintrich, Smith, Garcia, & McKeachie, 1993) and the Meta-cognitive Awareness Inventory (MAI; Schraw & Dennison, 1994). Method bias across all three inventories was also examined. SAMPLE AND METHOD: Three hundred and eighteen undergraduate university students (255 female, 61 male, 2 did not specify) were recruited from various courses to participate in research on perceptions about studying and study methods. Participants spent 30-60 minutes completing all three inventories. RESULTS: Evidence for convergent validity was found at the matrix level, but was attenuated when examined at the individual parameter level. Evidence for discriminant validity among traits was modest, and common method bias was evident across all three measures. CONCLUSIONS: Results revealed the three inventories yielded different results, which suggests that researchers should be selective in the inventory they use to assess self-regulated learning (SRL).
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle