Effectiveness of Self-Regulated Learning Intervention on Foreign Language Learning at Tertiary Level: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Self-regulated learning (SRL) has been widely recognized as an efficient way of enhancing foreign language learning (FLL) outcomes in the sphere of higher education. The current study aimed to evaluate the effectiveness of SRL interventions or supports in improving foreign language learning among learners in tertiary institutions. The review involved 20 studies pertaining to exploring the effects of SRL interventions on improving FLL. According to this systematic review, SRL interventions can be successful in improving various aspects of FLL, including language proficiency, language learning strategies (LLS), motivation, and self-efficacy. The review also provides practical implications for language practitioners and researchers, including the need to tailor SRL interventions to the specific specialized demands of EFL learners and the importance of considering contextual factors to devise and administer SRL interventions in the sphere of FLL at tertiary education. However, several limitations of the existing studies are also identified, including limited assessment of long-term effects, limited use of control groups, insufficient consideration of individual differences, and lack of use of the mixed-methods approach. The findings also provide implications for future studies to address these limitations and provide a more nuanced understanding of the effectiveness of SRL interventions on foreign language learners. Specifically, future studies should incorporate longer-term assessments, stronger control groups, assessments of individual differences, and the mixed-methods approach. Overall, the paper provides insights into the strengths and limitations of existing research and highlights areas for future inquiry concerning SRL and foreign language acquisition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».