Does Self-directed Learning Readiness Predict Undergraduate Students’ Instructional Preferences?
Notice bibliographique
Résumé
Self-directed learning is a process by which students take the lead, with or without the help of others, in determining their learning needs and managing their learning strategies and outcomes. Relatedly, self-directed learning readiness (SDLR) looks at the attitudes, abilities, and personality characteristics necessary for self-directed learning. In study one, we shortened, and slightly modified, the SDLR scale (Fisher et al., 2001) to make it more applicable for broader use among undergraduate university students and to examine its factor structure and reliability. In a sample of 194 students, the three-factor structure of this scale (self-management, desire to learn, and self-control) was confirmed with acceptable reliability. In study two, we examined whether the modified SDLR subscales predicted a preference for a teacher-directed or student-directed class format in a sample of 256 undergraduate students. We conducted a series of four multiple linear regressions to examine whether the three dimensions of SDLR were predictive of four classroom preference styles (knowledge construction, teacher direction, cooperative learning, and passive learning). While three of these analyses were statistically significant with small to medium-effect sizes, the results minimally supported our hypotheses. We discuss whether these results indicate a lack of relationship between SDLR and teaching style or whether these results may be characteristic of the sample.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».