Self-Regulation, Coregulation, and Socially Shared Regulation: Exploring Perspectives of Social in Self-Regulated Learning Theory
Notice bibliographique
Résumé
Background/Context Models of self-regulated learning (SRL) have increasingly acknowledged aspects of social context influence in its process; however, great diversity exists in the theoretical positioning of “social” in these models. Purpose/Objective/Research Question/Focus of Study The purpose of this review article is to introduce and contrast social aspects across three perspectives: self-regulated learning, coregulated learning, and socially shared regulation of learning. Research Design The kind of research design taken in this review paper is an analytic essay. The article contrasts self-regulated, coregulated, and socially shared regulation of learning in terms of theory, operational definition, and research approaches. Data Collection and Analysis Chapters and articles were collected through search engines (e.g., EBSCOhost, PsycINFO, PsycARTICLES, ERIC). Findings/Results Three different perspectives are summarized: self-regulation, coregulation, and socially shared regulation of learning. Conclusions/Recommendations In this article, we contrasted three different perspectives of social in each model, as well as research based on each model. In doing so, the article introduces a language for describing various bodies of work that strive to consider roles of individual and social context in the regulation of learning. We hope to provide a frame for considering multimethodological approaches to study SRL in future research.
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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 | 0,016 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,058 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».