Modeling temporal self-regulatory processing in a higher education biology course
Modeling temporal self-regulatory processing in a higher education biology course
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高等教育生物学课程中时间自我调节处理的建模
DOI：
10.1016/j.learninstruc.2019.04.002
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发表时间：
2019
影响因子：
6.2
通讯作者：
Panter, Abigail T.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Greene, Jeffrey A.;Plumley, Robert D.;Urban, Christopher J.;Bernacki, Matthew L.;Gates, Kathleen M.;Hogan, Kelly A.;Demetriou, Cynthia;Panter, Abigail T.
21世纪的科学素养和概念理解要求需要对科学教育进行根本性变革，包括从传统的讲座向更主动的学习教学法的转变。这种教学法的可供性可以使学生受益，但前提是他们能够制定有效且高效的自我调节学习过程。需要更多的研究来了解学生在科学学习过程中应该如何以及何时进行自我调节，以及如何帮助那些难以做到这一点的学生。在这项研究中，我们利用 408 名参加生物学入门课程的大学生的多模式在线交互跟踪数据来调查科学教育期间自我调节的时间性质。通过潜在概况分析，我们发现自我调节处理预测课程表现的差异，这对开发用于识别和支持可能在主动学习科学教育环境中遇到困难的学生的系统具有影响。
The scientific literacy and conceptual understanding demands of the 21st century have necessitated fundamental changes in science education, including changes from traditional lecture to more active learning pedagogies. The affordances of such pedagogies can benefit students, but only when they are able to enact effective and efficient self-regulated learning processing. More research is needed to understand how and when students should self-regulate during science learning, as well as how to help those students who struggle to do so. In this study, we leveraged multimodal online interaction trace data from 408 college students enrolled in an introductory biology class to investigate the temporal nature of self-regulation during science education. Using latent profile analyses, we found differences in self-regulatory processing predicted course performance, with implications for the development of systems for identifying and supporting students who are likely to struggle in active learning science education environments.
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