Self-Regulation Strategies in an Engineering Design Project
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
Models of self-regulation describe how individuals engage deliberately and reflectively in goal-directed action in order to achieve valued goals. Studies have found that the consistent use of self-regulation in an academic setting is highly correlated with student achievement. Self-regulation plays a critical role in problem-solving, particularly when unraveling ill-structured problems as is required in engineering design. The primary research question: How did engineering students perceive their self-regulation activities while engaged in a design project? A total of 307 students from three higher education institutions working on their capstone engineering design projects participated in the study. The study evaluated students’ self-regulation in relation to both design and project management skills. We used a self-regulation in engineering design questionnaire (EDMQ) to assess students’ approaches to self-regulation. Quantitative data were analyzed in two parts using descriptive and inferential statistics. Findings suggested that: (1) Students focused more consistently on task interpretation than other self-regulatory strategies, particularly during design; (2) Students lacked awareness of the essential need to develop a method to assess the design deliverables; (3) Self-regulation gaps were found during early design phases, but as the design process progressed, a more balanced approach to self-regulation was apparent. Given the importance of task interpretation to successful performance, students attended to identifying tasks during both the design process and project management. However, they did not report engaging in planning, implementing, and monitoring and fix-up strategies as consistently, even when those processes were relevant and called for. Implications are drawn for research, theory, and practice.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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