Exploring the Impact of E-Portfolio Reflections on Learning Efficiency and Cognitive Loads among Thai Undergraduate Students
Notice bibliographique
Résumé
The disparity between theoretical knowledge and practical application in undergraduate education poses a formidable challenge, potentially burdening students’ cognitive load. In response, e-portfolios have emerged as a promising solution, capable of fostering self-directed learning and promoting students’ ownership of the quality of their educational outcomes. This study investigates the impact of employing e-portfolios for reflective practices on learning efficiency and cognitive load among Thai undergraduate students. The sample comprised twenty English major undergraduates selected through purposive sampling from a university in Thailand. Employing a mixed-methods experimental design, the intervention involved incorporating reflection activities (i.e., writing a learning log) through e-portfolios. Pre- and post-tests, coupled with a cognitive load survey, were administered, while qualitative data were collected to delve into participants’ attitudes and perspectives. The results revealed a significant improvement in post-test scores when compared to pre-test scores (Cohen’s d = 0.891), underscoring the substantial impact of the intervention. Additionally, the average cognitive load exhibited a decrease in intrinsic and extraneous load, while the automatic load remained unchanged. In addition, student interviewees believed that reflections through e-portfolios could help them learn better, but also expressed some issues with its utlization. However, a small sample could influence the generalizability. These findings hold practical implications for leveraging reflection through e-portfolios to enhance learning efficacy, promote a comprehensive understanding of lessons, and foster self-monitoring of academic progress.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».