Open the Black Box of Autonomous Learning: A Sustainable Approach to Language Learning
Notice bibliographique
Résumé
Autonomous learning is a fundamental aspect of education that builds important skills, like critical thinking, problem-solving, and adaptability, which are important for achievement in a constantly changing professional environment. Cultivating it promotes lifelong learning, self-improvement, and knowledge beyond traditional educational settings. The objective of this study is to demonstrate the impact of the investigated autonomous learning approach to learners, and assess their ability to sustain the learning process, hence fostering lifelong learning within the framework of formal education. An Autonomous Learning Model (ALM) based 14-week qualitative study examined learners' work and reflections. Theme-based analysis was conducted with 62 fourth-semester English-language learners. A six-stage thematic analysis discovered coded responses' themes. The ALM examined the following key aspects of individual development: personal responsibility, positive self-esteem, decision-making, problem-solving, interpersonal skills, critical and creative thinking abilities, and a strong enthusiasm for learning. The results showed that autonomous learning is achievable, and that instructors’ support and institutional collaboration will improve new curriculum and courses. This study aims to enhance semester-end evaluations, leading to significant improvements for future language-programed learners and ensuring the sustainability of their learning.
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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 | 0,026 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,008 |
| 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 ».