Relationship Model among Learning Environment, Learning Motivation, and Self-Regulated Learning
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
This study applies social capital theory, motivation theory, and systems theories to examine the role of the learning environment and motivation in learning to encourage self-regulation in learning especially effort regulation. This study examines the relationship among learning environment (i.e., student cohesiveness, teacher support, involvement, investigation, task orientation, cooperation, and equity), learning motivation (i.e., learning goal orientation, task value, and self-efficacy), and self-regulated learning in effort regulation. This study also examines the mediating role of learning motivation on relation between learning environment and self-regulation in learning effort. Respondents were 307 students of undergraduate program on business, management, and economics in Yogyakarta and Bandung, Indonesia. Self-report questionnaires were administered to respondents during their regular class periods. Results revealed that students’ perception of learning environment on all dimensions were significantly related to learning motivation and self-regulation in effort regulation. Students’ perception of learning environment especially task orientation dimension was significantly influenced on three dimensions of learning motivation. The result of this study also indicated that learning goal orientation and self-efficacy are the mediating variables in the relationship model. These results supported many of the hypothesized relationships. Further explanations are discussed regarding both the expected and unexpected outcomes.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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