Effects of Online Self-Regulated Learning on Learning Ineffectiveness in the Context of COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Within the COVID-19 pandemic and the new normal period, online learning has become one of the main options for learning. Previous studies on self-regulated learning have shown that it was a better predictor of online learning effectiveness. However, this discussion has not been extended to the situation of the COVID-19 pandemic. To address this gap, this study aims to explore the relationship between the three stages of self-regulated learning (SRL) and learning ineffectiveness (LI). Data of 370 high school students were collected during the period of COVID-19. Structural equation modeling was used to perform confirmatory factor analysis on the data. Findings show that the preparatory stage was positively related to the stages of performance and appraisal, and the performance stage was positively related to the appraisal stage; on the other hand, the stages of performance and appraisal were negatively related to learning ineffectiveness. In addition, the preparatory stage had no direct relation to learning ineffectiveness, but the preparatory stage was correlated with learning ineffectiveness, mediated by the stages of performance and appraisal. These results suggest that better performance in the three stages of self-regulated learning decrease learners’ perceived online learning ineffectiveness. This understanding can have implications for global education.
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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 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».