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Enregistrement W7129767993 · doi:10.18357/otessaj.2024.4.2.81

Incorporating Reflective Practice as a Means of Improving Student Self-Regulated Learning in a Digital Learning Environment

2024· article· W7129767993 sur OpenAlexaffvenue
Benjamin Storie, Valerie Irvine, Michael Paskevicius, Mariel Miller

Notice bibliographique

RevueThe Open/Technology in Education Society and Scholarship Association Journal · 2024
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReflective Practices in Education
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetacognitionReflection (computer programming)Reflective practiceProcess (computing)Reflective thinkingCognitionSelf-regulated learningDigital learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Available research has shown that digital learning environments, in which students take active responsibility for controlling aspects of technology-infused learning, are often underutilized as many students lack the appropriate cognitive and metacognitive strategies - or self-regulated learning (SRL) skills. Providing SRL support in digital learning positively affects student learning, with metacognition appearing to play the central role in SRL development. In addition, there seems to be agreement that reflection is a process by which one acts metacognitively, with use of reflective prompts being a common support to provoke metacognition in the literature. While the general research into reflection is mixed, more recent research on the use of reflective prompts as a support points to a positive influence on academic performance in digital learning. This project details the research of reflection as a specific strategy to develop student SRL skill, culminating in a practical, research-backed book of the theory, strategies, and guidelines to help educators incorporate reflective training into digital learning environments to develop SRL skill in students.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,358 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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