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Enregistrement W2472008814 · doi:10.5539/ies.v9n7p1

Understanding Student Coregulation in Task Interpretation during Electronics Laboratory Activities

2016· article· en· W2472008814 sur OpenAlexvenueno aff
Presentacion Rivera-Reyes, Oenardi Lawanto, Michael Pate

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueInnovative Teaching and Learning Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyTask (project management)Context (archaeology)Mathematics educationClass (philosophy)Interpretation (philosophy)Process (computing)PedagogyComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coregulation (CRL) is a transitional process in which students share problem-solving techniques and utilize self-regulated learning (SRL) when interacting with peers. Coregulation may help students to define and modify inconsistencies in their SRL strategy. Task interpretation is described as the critical first step in the SRL process, and it is a key determinant in setting the goals and strategies to accomplish those goals. Limited information exists regarding coregulation and task interpretation in the context of laboratory work. Laboratory activities help students to move from abstract ideas to a practical understanding. However, it is generally agreed among educators that students involve little mental engagement in the laboratory activities. The purpose of this study was to investigate how students’ level of coregulation was associated with their task interpretation and how the level changed over time. One-hundred and forty-three sophomore students enrolled in an electronics course participated in this study. A paper-and-pencil questionnaire was used to measure students’ coregulation. Similarly, a questionnaire developed and piloted by the researcher measured students’ task interpretation. High-coregulated students showed high levels of SRL, while low-coregulated students showed low levels of SRL. The findings confirmed a previous study by Hadwin and Oshige, which described coregulation as a process in a learner’s acquisition of SRL, in which SRL is gradually appropriated by the individual learner’s interactions when they are working in the assigned task activities. Further investigation is necessary to unveil other factors related to these constructs in order to engage students in laboratory work.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,126
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,351 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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