Self-Directed Learning, Academic Achievement and Motivation: A Meta-Analytical Study
Notice bibliographique
Résumé
This study is a meta-analytical examination of the relationships between academic achievement, motivation, and self-directed learning. It aims to review scientific studies investigating how self-directed learning readiness relates to both motivation and academic achievement to find a common effect level and to synthesize the study results. According to the meta-analytical results, it can be seen that academic achievement increases in line with an increase in the level of self-directed learning readiness. The results reveal that the relationship between self-directed learning and both motivation and academic achievement, which are two important indicators of the educational process, constitutes an important structure. It is recommended that relational studies conducted at the K–12 level of the relationship between self-directed learning and motivation should be compared with the results of this study through a separate meta-analysis. Keywords: self-directed learning, academic achievement, motivation, lifelong learning, meta-analysis Cette étude est un examen méta-analytique des relations entre les résultats scolaires, la motivation et l'apprentissage autodirigé. Elle vise à passer en revue les études scientifiques portant sur la manière dont la préparation à l'apprentissage autodirigé est liée à la fois à la motivation et aux résultats scolaires, afin de trouver un niveau d'effet commun et de synthétiser les résultats de l'étude. Les résultats de la méta-analyse montrent que les résultats scolaires augmentent en fonction du niveau de préparation à l'apprentissage autodirigé. Les résultats révèlent que la relation entre l'apprentissage autodirigé et la motivation et les résultats scolaires, qui sont deux indicateurs importants du processus éducatif, constitue une structure importante. Il est recommandé que les études relationnelles menées au niveau M à 12 sur la relation entre l'apprentissage autodirigé et la motivation soient comparées aux résultats de cette étude par le biais d'une méta-analyse séparée. Mots clés : apprentissage autodirigé, résultats scolaires, motivation, apprentissage tout au long de la vie, méta-analyse
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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 | 0,041 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,041 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».