A Mobile Sleep-Management Learning System for Improving Students’ Sleeping Habits by Integrating a Self-Regulated Learning Strategy: Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Insomnia can significantly affect students' learning performance. Researchers have indicated the importance and challenge of coping with insomnia using nondrug treatments, such as cognitive behavioral therapy (CBT) for insomnia. However, it is easy for the traditional CBT for insomnia to be interrupted owing to the overly lengthy period of sleep therapy. Self-regulated learning (SRL) strategies are known to be an effective approach for helping students improve their time management, as well as their ability to set learning goals and adopt learning strategies. OBJECTIVE: The objective of this study was to propose a mobile sleep-management learning system integrated with SRL strategies and CBT. METHODS: A total of 18 undergraduate students from a university in northern Taiwan participated in the 2-week experiment of using this sleep-management system. RESULTS: The experimental results showed that the proposed approach was useful and easy for students to use. In addition, the number of students with insomnia significantly decreased; that is, the proposed approach could help students improve their sleep quality and cultivate better sleeping habits, which is important for them to enhance their learning efficiency. CONCLUSIONS: With the assistance of this proposed approach, students can plan their daily life by setting goals, applying strategies, monitoring their life habits process, and modifying strategies to cultivate good learning and healthy lifestyle habits. TRIAL REGISTRATION: Government Research Bulletin MOST104-3011-E038-001; https://www.grb.gov.tw/search/planDetail? id=11568383&docId=467988 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/73MnPHNri).
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».