An Empirical Investigation of the Relationships between Learning Styles based on an Arabic version of the Felder-Silverman Model
Notice bibliographique
Résumé
Learning styles vary according to the individual and this diversity is fundamental in terms of teaching as curricula must respond adaptively to the various learning styles of pupils.This study conducts an analysis of an Arabic form of the Index of Learning Styles (ILS), a 44-item questionnaire designed to determine learning styles using the Felder-Silverman learning style model.This study focuses on the interpretation of data derived from the Arabic form of the Index of Learning Styles (ILS) to establish correlations between the learning styles of 1024 female students drawn from two specific departments at the King Abdul-Aziz University in Saudi Arabia.The findings, generated by Multiple Correspondence Analysis and cross-validated by correlation analysis, demonstrate a definite link between certain learning styles from opposing dimensions that are considered to be contradictory within the same dimension of learning.The validity and reliability of the Arabic scale was established and compared to the examples reported in the literature.Findings show comparable reliability and factor analysis supports the interdependencies between dimensions and perhaps the constructs they intend to assess.The results of this paper have implications for the design of elearning tools, materials and sessions in order to adapt to the relationships between learning styles and have a positive impact on the learners themselves and their learning experience Index Terms-Learning styles, Felder-Silverman Learning Style Model, Multiple Correspondence Analysis, Correlation analysis.
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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 | 0,007 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».