A study on the design of constructivist learning environment model based on metacognitive regulation enhancement
Notice bibliographique
Résumé
Metacognition, as a fundamental ability for learners to adapt to complex environments, is equally adapted to constructivist teaching and learning activities. In this paper, we propose a model of learning environment characteristics for metacognitive regulation under constructivist learning theory, and utilize Item2Vec algorithm, Self-Attention mechanism, and BiGRU model to construct a model of metacognitive ability. The model presents a kind of multi-channel network characteristic composed of Self-Attention mechanism and BiGRU model. Design a theoretical model of the learning environment oriented to improving students’ metacognitive ability, and analyze the functional modules of the overall system of the learning environment. Propose a learning activity aiming at the improvement of metacognitive ability and incorporating constructivist theory as the guiding concept to allocate the various aspects of the whole constructivist teaching activity. Analyze the implementation effect of constructivist teaching activities based on metacognitive strategies and organize the influencing factors of metacognitive strategies. The bivariate correlation analysis of students’ total test scores and usual grades are closely related to planning strategies, monitoring strategies, and regulating strategies, and the significance (two-tailed) is less than 0.01. This indicates that the higher the students’ scores, the higher the corresponding level of metacognitive strategies.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».