Examining the Interplay of Emotion, Cognition, and Self-regulated Learning with Two Computer-mediated Learning Environments
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation examines the real-time interactions of emotion and cognition across three stages of scientific problem-solving and identifies the intrapersonal and contextual factors contributing to students' optimal problem-solving pathways in two computer-mediated learning environments, referred to as Crystal Island and PeppeR. Analyses of multiple data sources (i.e., facial behaviour data, computer logfile, and survey data) not only showed that the pattern change of student affective states over time is the function of the interplay of emotion and task characteristics but also emphasized the importance of self-regulatory learning behaviour in mitigating a range of emotional intensity, regardless of the content and/or the cognitive demands of the learning tasks. These findings are highly valuable as they offer insights into student individual characteristics and learning behaviour in complex learning processes, which are crucial parameters for modelling students’ learning and engagement outcomes in technology-rich learning environments. Therefore, one implication of this study is to inform the design of computer-based learning environments that may benefit from individualized attention to students’ affective-and-cognitive states and optimize engagement in learning with computer-mediated learning environments. This research is premised on the notion that understanding the synchronic nature of emotional, cognitive, and self-regulatory elements of complex learning is critical to promote an optimized learning experience. Previous and emerging research, for example, has revealed the predictive value of emotion in learning and achievement, but research on emotion and learning continue to be under-researched. The study of emotion and learning with advanced learning technology is particularly sparse due to the dynamic, rapid-changing, and multifaceted nature of emotional processes and the evolving complexity of learners’ interaction with the learning technology. The dissertation aims to address this knowledge gap and examine the dynamic nature of emotion across multiple task contexts and attempts to identify the critical emotional, motivational, and behavioural determinants of student optimal learning trajectories.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».