Linking learning goal orientation to learning from error: the mediating role of motivation to learn and metacognition
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Errors are increasingly recognized as beneficial to the learning process and are more frequently integrated into training curriculums. Despite this growing interest, the work carried out so far offers little evidence highlighting the psychological qualities implicit in learning from error. By focussing on the role of specific trainee’s attributes [i.e. learning goal orientation (LGO) motivation to learn and metacognition], this study aims to better understand the reasons why some trainees benefit more (than others) from being confronted with errors during training. Design/methodology/approach A total of 142 trainees took part in this study by participating in a training on interviewing techniques that also exposed them to various committable errors, and by completing questionnaires at two different times (i.e. before and after training). Findings Results of bootstrap regression analysis highlights three main findings: LGO is positively linked to learning from errors; a significant portion of the link between LGO and learning from error is explained by motivation to learn and metacognition; and these effects are presented in the form of a double-mediated model which suggests two different explanatory pathways (i.e. motivational and cognitive). Originality/value To the best of the authors’ knowledge, this study is among the first to offer insight on the psychological attributes influencing learning from errors and to bring forward the role of two underlying mechanism that are linked to this specific type of learning. It also invites researchers and practitioners to reflect on the best ways to make use of errors in training and promote the value of personal attributes on trainees’ learning experience.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle