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Enregistrement W3138931558 · doi:10.33788/rcis.72.2

A Study of Effects of E-Learning Based Exploratory Education on Students’ Self-Efficacy and Interpersonal Relationship

2021· article· en· W3138931558 sur OpenAlexaff
Lingke Kong, Zhenlong CHU, You Li

Notice bibliographique

RevueRevista de Cercetare si Interventie Sociala · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational Games and Gamification
Établissements canadiensEducation and Early Childhood Development
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyExploratory researchAutonomyInterpersonal communicationAffect (linguistics)Interpersonal relationshipAdventureSocial psychologyMedical educationSociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Under constant education reform to cultivate students with transferable skills, it is necessary to effectively release excessive competition for school admission and guide normal teaching and balanced development of five ways of life. By re-positioning book knowledge as footprints commonly accumulated by humans, it might be able to recover current rigid education. Students should not be restrained from formal education, but should positively cultivate learning autonomy aiming at living to successfully seek for goals and ideal. Taking a university in Fujian Province as the empirical object, total 214 students are preceded the 15-week e-learning based exploratory education experiment (3 hours per week for total 45 hours). The research results show that exploratory education would affect self-efficacy, exploratory education would affect interpersonal relationship, and self-efficacy reveals significantly positive effects on interpersonal relationship. According to the results to propose suggestions, it is expected to help students discuss, communicate, establish goals, solve problems, and generate trust in the interaction process in learning activities as well as connect specific experience in activities with life experience, transfer and generate meanings, encourage adventure and self-challenge, self-awareness, and finally discover innovative thinking and new potential to generate the natural development for learning and change.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,611

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,337 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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