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Enregistrement W3203220601 · doi:10.5539/jedp.v11n2p76

Interaction Effects of Level and Instability of Motivation on Learning Strategies: Introjected and Identified Regulation

2021· article· en· W3203220601 sur OpenAlexvenueno aff
Takatoyo Umemoto

Notice bibliographique

RevueJournal of Educational and Developmental Psychology · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueInnovative Teaching and Learning Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of Science
Mots-clésMetacognitionPsychologyInstabilityRepetition (rhetorical device)Cognitive psychologyDevelopmental psychologyCognitionNeurosciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined the interaction effect of the level and instability of motivation on different learning strategies in university learning at the contextual level. Two motivation levels—introjected and identified regulation—and three types of learning strategies—metacognitive, writing-repetition, and deep-processing—were measured. Self-reported questionnaires were administered to students from two universities in Japan; data of 307 students were included in the analysis. A hierarchical multiple regression analysis on metacognitive and deep-processing strategies revealed an interaction effect of identified regulation and instability of motivation. The results of a simple slope analysis showed that identified regulation had no effect on metacognitive and deep-processing strategies during high instability of motivation. However, during low instability of motivation, higher identified regulation enabled greater use of metacognitive and deep-processing strategies. On the other hand, there was no an interaction effect of level and instability of motivation on writing-repetition strategies. These results revealed the significant role of the level and instability of motivation in the application of metacognitive and deep-processing strategies.

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 enseignants0,386
Score d'incertitude au seuil0,305

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,343 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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