The Characteristics of Excellence and Success Factors in Self-Regulated Learning among National Award-Winning Upper Secondary Students in ROIKEANSARASIN Cluster
Notice bibliographique
Résumé
This research was a qualitative phenomenological study and its purposes were to 1) understand the meaning of self-regulated learning and excellence from the perspectives of students, administrators, teachers, and parents of students who have achieved learning success. 2) study the self-regulated learning process of successful students through the experiences shared by students, administrators, teachers, and parents. 3) identify the success conditions of self-regulation in students who have achieved learning success, as obtained from students, administrators, teachers, and parents. The research instruments consisted of causal factor interview protocol and observational forms, and the data was analyzed by using content analysis. The research findings indicated that 1) self-regulated learning is a process of self-control that involves taking responsibility for learning tasks, having the motivation to seek knowledge using various skills, self-assessment, management, and having the necessary reinforcements to achieve one's goals. This leads to excellence, a unique quality that surpasses others, and it stems from individual dedication to personal development and setting challenging standards for oneself. 2) The processes or strategies to promote self-regulation in learning and lead to excellence consist of three components: cognition, metacognition, and motivation. 3) The conditions or factors that promote self-regulated learning and contribute to student success include personal factors, behavioral factors, and environmental factors. These three factors directly affect the learners and enable them to self-regulate their learning and develop themselves towards excellence. The findings of this study can serve as a basis for further development of self-regulated learning to guide students towards excellence.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».