The Frequency of Emotions and Emotion Variability in Self-regulated Learning: What Matters to Task Performance?
Notice bibliographique
Résumé
Emotion variability and its relationship to performance is an underexplored area of research both inside and outside the realm of medical education. We address this gap by examining the relative importance of the frequency of emotions and emotion variability that occurred in specific phases of self-regulated learning (SRL) in predicting students’ performance. Specifically, 23 medical students were recruited to complete the task of diagnosing a virtual patient in a hospital-simulated environment. Students’ facial expressions were video-recorded and were classified into basic emotions. We calculated the frequency of emotions and emotion variability at each SRL phase: forethought, performance, and self-reflection. Findings revealed that both the frequency of emotions and emotion variability influenced clinical reasoning performance, but they functioned differently in different SRL phases. Moreover, emotion variability negatively predicted performance regardless of which SRL phases it was tied to. This study helps shift the focus of research from the effect of emotions on performance to the joint effect of emotion and emotion variability, which has the potential to address the inconsistency in emotion-related research findings. Although we situate the study in the context of clinical reasoning, findings from this research inform the research of emotion in learning and instruction for other domains. Furthermore, this study lays the foundation for future advances in emotion-related study designs since the introduction of emotion variability leaves many questions unanswered and shows promise for new research directions.
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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 | 0,004 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».