Dynamic Interplay between Modes of Regulation During Motivationally Challenging Episodes in Collaboration
Notice bibliographique
Résumé
The cognitive and social demands of collaboration can raise significant motivation challenges. Task progression relies on team members strategically taking control of the problems and adapting accordingly. Theory indicates that productive collaboration involves groups using three modes of regulation: self-regulation, co-regulation, and socially shared regulation. Despite research demonstrating the occurrence of all three modes in collaboration, it is unclear how these modes interact and how co-regulation supports the emergence of self- and shared-regulation of motivation. The study aimed to examine the role co-regulation played in dynamically stimulating the emergence of self- and shared-regulation of motivation. A cross-case comparison was conducted between two groups who experienced high levels of motivation challenges but achieved contrasting perceptions of the overall team learning productivity. During analysis, groups’ dynamic regulatory processes within the online environment were visually represented using a tool called the Chronologically-ordered Representation for Tool-Related Activity (CORDTRA). Findings demonstrate that co-regulation of motivation may afford and thwart the emergence of self- and shared-regulation, and these processes interacted with the group’s situational challenges and the regulatory skills group members possessed. Comparisons between the two groups indicated that groups' motivation regulation should (a) match the demands of the challenges at hand, (b) be positively supported by group members through co-regulation, and (b) involve a more varied strategic responses so that the group may continue to learn and co-construct knowledge effectively as a team.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».