Modeling student teachers’ self-regulated learning of complex professional knowledge: A sequential and clustering analysis with think-aloud protocols
Notice bibliographique
Résumé
There has been much discussion regarding the positive relationship between self-regulated learning (SRL) and technological pedagogical content knowledge (TPACK) development for student teachers. This study continued this claim and adopted advanced analytical methods to explain how SRL influences TPACK learning. Think-aloud protocols from 39 participants were collected and transcribed when they were learning TPACK by designing technology-infused lessons with nBrowser, a computer-based learning environment. Based on models, nine critical SRL events were retrieved from participants‘ think-aloud protocols and analyzed through sequential clustering analysis. The results show two SRL groups indicating distinct self-regulatory sequential patterns. One group had a shorter sequence length and dominantly enacted elaboration activities (Low-SRL group), while the other had longer sequence lengths and engaged in diverse SRL activities (High-regulation group). Relating to TPACK performance indicated by the quality of lesson plans, the results reveal that the participants in the High-SRL group outperformed their counterparts in the Low-SRL group. The findings are consistent with previous evidence and provide implications for practitioners about the importance of student teachers’ self-regulation trajectories.
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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 | 0,001 | 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 ».