Latin American undergraduates and learning patterns in the transition to higher education: an exploratory study in Colombia
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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 ».