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Enregistrement W4389071197 · doi:10.55016/ojs/ajer.v69i1.72647

Assessment of Self-Regulation in Ontario Secondary Schools

2023· article· en· W4389071197 sur OpenAlexaffvenueabout
Stefan Merchant, John R. Kirby, Don A. Klinger

Notice bibliographique

RevueAlberta Journal of Educational Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueInnovative Teaching and Learning Methods
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyGrading (engineering)PedagogyHumanities

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Self-regulation is positively associated with better academic, and life, outcomes. Consequently, many school systems aim to develop self-regulation, or related constructs. Thus, many teachers are asked to assess and report upon students’ self-regulation (or related constructs). How secondary teachers in Ontario, Canada accomplish this task was investigated using mixed methods research. Phase 1 involved semi-structured interviews with 26 secondary teachers. The second phase of the study involved the analysis of report card data to examine large scale trends in self-regulation grades. The third phase employed an online survey whose development was informed by the interviews of the first phase. The overall findings are that Ontario secondary teachers vary in their definitions of self-regulation, but the strongest influences on teachers' self-regulation assessments are negative student behaviours. Report card data suggest that teachers struggle to assess self-regulation independently from other constructs such as initiative or collaboration. Implications for practice are discussed. Keywords: Classroom Assessment, Self-regulation, Learning skills, Grading, Report Cards L'autorégulation est positivement associée à de meilleurs résultats scolaires et personnels. Par conséquent, de nombreux systèmes scolaires visent à développer l'autorégulation, ou des concepts connexes. Ainsi, on demande à de nombreux enseignants d'évaluer et de rendre compte de l'autorégulation des élèves (ou des concepts connexes). La manière dont les enseignants du secondaire de l'Ontario (Canada) accomplissent cette tâche a été étudiée à l'aide de méthodes de recherche mixtes. La première phase a consisté en des entretiens semi-structurés avec 26 enseignants du secondaire. La deuxième phase de l'étude a consisté à analyser les données des bulletins scolaires afin d'examiner les tendances à grande échelle des notes d'autorégulation. La troisième phase a fait appel à une enquête en ligne dont l'élaboration a été guidée par les entretiens de la première phase. Les conclusions générales sont que les enseignants du secondaire de l'Ontario n'ont pas tous la même définition de l'autorégulation, mais que les comportements négatifs des élèves sont ceux qui influencent le plus l'évaluation de l'autorégulation par les enseignants. Les données des bulletins scolaires suggèrent que les enseignants ont du mal à évaluer l'autorégulation indépendamment d'autres concepts tels que l'initiative ou la collaboration. Les implications pour la pratique sont discutées. Mots clés : évaluation en classe, autorégulation, compétences d'apprentissage, notation, bulletins scolaires

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,978

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,000

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.

Tête enseignante Opus0,151
Tête enseignante GPT0,525
Écart entre enseignants0,375 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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