Exploring Self-directed Learning Among Engineering Undergraduates in the Extensive Online Instruction Environment During the COVID-19 Pandemic
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic brought about unprecedented academic disruptions to postsecondary education, including engineering education.A considerable decrease in student motivation became a major issue for online learning during the pandemic.This paper attempts to address these questions: How did the online instruction environment affect engineering students' motivation and self-directed learning?How did these changes, in turn, affect their learning outcomes?We used survey data collected from a large Canadian engineering school and conceptualized self-directed learning from a social cognitive perspective to address these questions.Our findings revealed that students' selfdirected learning capabilities mediated the effects of learning environment factors on estimated grades and perceived gains in competency development; and student motivation had both direct and indirect effects on these learning outcomes.In their comments, students ascribed lack of motivation to multiple aspects of the online learning environment and felt that decreased motivation affected their learning.Our analysis demonstrated the significant role of student motivation in an online environment and suggested that the decrease in motivation became a major affective barrier to learning.Thus, the extensive online instruction during the pandemic offered both challenges and opportunities for producing self-directed learners.We recommend that engineering schools implement more interventions to help engineering students enhance their self-directed learning capabilities.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle