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Enregistrement W2994020164 · doi:10.25115/ejrep.v17i49.2421

Latin American undergraduates and learning patterns in the transition to higher education: an exploratory study in Colombia

2019· article· en· W2994020164 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueElectronic Journal of Research in Educational Psychology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Outcomes and Influences
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLearning stylesPath analysis (statistics)Meaning (existential)PsychologyDimension (graph theory)Multivariate analysis of varianceDescriptive statisticsPerceptionPerspective (graphical)Exploratory researchMathematics educationSociologySocial scienceComputer scienceArtificial intelligenceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction. The aim of this study was to analyse the relationship between learning patterns, associated factors, and academic performance in 115 Colombian first-year university students. We posed the need to discuss the Vermunt model in other contexts, with an aim to supply evidence toward a more robust, inclusive model in analyzing learning processes. Method. Data were collected using a Spanish version of the Inventory of Learning Style (Martínez-Fernández et al., 2009; Vermunt, 1998). Additionally, we collected data about the students’ age, gender, dedication to study, perception of teaching, effort, and academic performance. The data were processed by means of descriptive analysis, correlation, MANOVA, and path analysis. Results. The results show a structure of four learning patterns consisting of different factor combinations according to Vermunt: 1) Meaning-directed with external regulation (MD/er); 2) Passive-Idealistic (PI); 3) Passive-Motivated (PM); and 4) Reproduction-directed with lack of regulation (RD/lr). The relationship between learning patterns and the different factors was not sustained. However, we found an interesting explanation of academic performance from the perspective of self- and external regulation.Discussion and Conclusion. Based on these results, we defend the need to make the cultural dimension of learning patterns a key topic in the research agenda on learning processes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,506
Écart entre enseignants0,420 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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