Measuring Self-Regulation in Self-Paced Open and Distance Learning Environments
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies have described many scales for measuring self-regulation; however, no scale has been developed specifically for self-paced open and distance learning environments. Therefore, the aim of this study is to develop a scale for determining the self-regulated learning skills of distance learners in self-paced open and distance learning courses. Participants of this study were 1279 distance learners who were part of self-paced distance learning courses in a public open and distance teaching university in Turkey. The items of the scale were prepared based on the literature review, expert opinions, and learner questionnaires. The items of the scale were reduced from 62 to 30 after expert opinions and validity and reliability analyses. For the validity of the scale, the exploratory and confirmatory factor analyses were conducted. The total variance was found to be 58.204%. The Cronbach’s alpha coefficient calculated for the reliability of the scale was found to be .937. Five factors composed of goal setting, help seeking, self-study strategies, managing physical environment, and effort regulation emerged in the 30-item scale. Thus, it was concluded that the scale has a high validity and reliability. This scale is intended to help teachers and instructional designers in developing strategies that will enable learners to either enhance their existing self-regulated learning skills or help them to acquire new skills in self-paced open and distance learning environments.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».