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Enregistrement W4391064600 · doi:10.5539/jel.v13n2p1

The Association of Personality Characteristics with Learning Strategy Preferences

2024· article· en· W4391064600 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Gary J. Conti, Rita C. McNeil

Notice bibliographique

RevueJournal of Education and Learning · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueInnovative Teaching and Learning Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPersonalityPreferenceBig Five personality traitsAssociation (psychology)TraitMetacognitionSocial psychologyCognitive psychologyCognitionDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to describe the association between the learning strategy preference of the learners as identified by Assessing The Learning Strategies of AdultS (ATLAS) and the individual personality traits as defined by the Myers-Briggs Type Indicator (MBTI). The sample was 553 adults in Canada and the United States. Two types of analyses were used to investigate the association between learning strategy preferences and personality traits. First, discriminant analysis explored the interaction of personality traits with the learning strategy preference. Second, analysis of variance measured the association of each personality trait with the learning-strategy-preference groups separately. The findings provided several explicit personality traits associated with each learning-strategy-preference group. These findings support the conclusion that a strong association exists between personality traits and learning-strategy-preference characteristics. Learning strategy preferences and personality traits complement each other. Each clarifies and enriches the other. As a result, teachers have two indicators that can help them personalize the teaching-learning environment for each student. Teachers can use the learning-strategy-group descriptions as guides for organizing each learner's instructional activities and plans and as a cognitive framework for uncovering and monitoring student behaviors and alerting teachers to potential learning difficulties for some students. Students can apply the descriptions of the learning-strategy-preference groups to facilitate self-assessment and metacognition. Theory can be enhanced by considering the two concepts of learning strategy preferences and personality traits coupled and by conducting quantitative and qualitative research to test and expand the generalizability of the learning-strategy-group descriptions. (Permission is granted to use Assessing The Learning Strategies of AdultS and the Personality Identity Estimator in practice and research. Links to printable copies and online completion are appended.)

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,355 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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