MOTIVATION FOR LEARNING IN THE DIGITAL AGE: EFFECTIVENESS STRATEGIES FOR GENERATIONS Z AND ALPHA
Notice bibliographique
Résumé
In the context of the rapid development of digital technologies and the transformation of the educational environment, the problem of maintaining and developing learning motivation is of key importance for the effectiveness and sustainability of educational systems. Generations Z (1995–2010) and Alpha (2010 to the present), being digital natives, demonstrate qualitatively different cognitive, communicative and value models compared to previous generations. Their educational experience is formed in the context of high-speed information flows, multimedia content, the integration of social networks and gamified platforms into everyday learning. These generations require fundamentally new approaches from teachers and educational institutions that take into account the fragmentation of attention, the need for interactivity, instant feedback and personalized development trajectories. The article reveals the theoretical and methodological foundations of motivation for learning in the digital era, analyzing the transformation of classical motivational concepts ( behaviorist , cognitive, humanistic) in the digital environment. Based on the theory of self-determination , it is considered how basic psychological needs - autonomy, competence and involvement - are reflected in digital educational ecosystems and influence the formation of sustainable learning motivation. The article presents the features of value and cognitive attitudes of generations Z and Alpha , identifies key barriers that hinder long-term engagement (information overload, superficial assimilation, shift towards external motivation). Comprehensive strategies for increasing motivation are proposed, including personalization of learning based on artificial intelligence, semantic gamification , microlearning , project-based collaborative formats and integration of media literacy. The synthesis of modern pedagogical approaches, neuropsychological research and EdTech practice allows us to offer teachers, administrators and developers of digital educational platforms recommendations for designing learning environments that can not only support but also develop internal motivation, ensure depth and awareness of learning, and prepare students for successful activities in the conditions of an ever-changing technological reality. For the first time, a three-level model of recommendations (strategic, organizational, methodological levels) has been proposed, ensuring a holistic adaptation of educational processes to the characteristics of digital generations and minimizing the risks of a decrease in internal motivation in the digital environment.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».