How are students’ emotions related to the accuracy of cognitive and metacognitive processes during learning with an intelligent tutoring system?
How are students’ emotions related to the accuracy of cognitive and metacognitive processes during learning with an intelligent tutoring system?
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在智能辅导系统学习过程中，学生的情绪与认知和元认知过程的准确性有何关系？
DOI：
10.1016/j.learninstruc.2019.04.001
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发表时间：
2019
影响因子：
6.2
通讯作者：
Price, Megan J.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Taub, Michelle;Azevedo, Roger;Rajendran, Ramkumar;Cloude, Elizabeth B.;Biswas, Gautam;Price, Megan J.
本研究的目的是调查65名学生的情绪证据分数，而他们从事的认知和元认知自我调节学习过程中，他们了解循环系统与MetaTutor，一个基于超媒体的智能辅导系统。我们编码检测学生的认知和元认知过程的准确性，并检查计算的分数如何与情绪和整体学习的平均证据分数相关。结果表明，惊讶的平均证据分负向预测元认知判断的准确性，挫折的平均证据分正向预测记笔记的准确性。这些结果对于了解负面情绪在使用先进学习技术学习过程中的有益作用具有重要意义。未来的方向包括为学生提供关于学习过程中积极和消极情绪的好处的反馈，以及如何调节特定的情绪，以确保通过先进的学习技术获得最有效的学习体验。
The goal of this study was to investigate 65 students' evidence scores of emotions while they engaged in cognitive and metacognitive self-regulated learning processes as they learned about the circulatory system with MetaTutor, a hypermedia-based intelligent tutoring system. We coded for the accuracy of detecting students’ cognitive and metacognitive processes, and examined how the computed scores related to mean evidence scores of emotions and overall learning. Results indicated that mean evidence score of surprise negatively predicted the accuracy of making a metacognitive judgment, and mean evidence score of frustration positively predicted the accuracy of taking notes, a cognitive learning strategy. These results have implications for understanding the beneficial role of negative emotions during learning with advanced learning technologies. Future directions include providing students with feedback about the benefits of both positive and negative emotions during learning and how to regulate specific emotions to ensure the most effective learning experience with advanced learning technologies.
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