Emerging Trends of Self-regulated Learning: A Comprehensive Bibliometric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Barry J Zimmerman considered that self-regulated learning is an active learning process including strategy use, metacognition, and motivation. Self-regulation failure is the core problem of academic procrastination, which seriously threatens academic success. The present research aims to provide a complete outline of SRL and catch the trends and current hotspots. VOSviewer and Bibliometric software was used to analyze the data from the Web of Science core collection database. The results showed that there are a considerable number of publications of articles on self-regulated learning every year; the USA is the most influential country, and Maastricht University is the most productive institution; it is clear that most authors do not like to cooperate with others, which leads to major groups of writers like Azevedo Roger and Gasevic Dragan. The Frontiers in Psychology is an influential journal that received much more articles and citations. The main hotspots of self-regulated learning were: (a) self-regulated learning; (b) self-regulation; (c) metacognition; (d) motivation; (e) learning analytics. In a word, this study is useful for practitioners and scholars to comprehensively understand the trend of self-regulated learning research.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,097 | 0,207 |
| 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) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».