University studentů autoregulovaného učení pomocí digitálních technologií

, Které technologie univerzitní studenti použít k self-regulovat své učení?

Jak je znázorněno na obr. 1, lze konstatovat, že studenti používají digitální technologie v SRL, ale jejich použití je omezené.

všechny technologie, pouze tři z nich dosáhly průměrné míry používání (2,5 ≤ M ≥ 3.5). Jednalo se o: nástroje pro vyhledávání informací na internetu, jako jsou vyhledávače nebo databáze (M = 3.43 SD = .84), komunikační nástroje jako WhatsApp nebo Google Talk (M = 3.39 SD = .87) a 2.0 produkční a cloudové úložné nástroje, jako jsou wiki nebo Google + (M = 2.61 SD = .75). Ty však nemají stejný stupeň penetrace ve studijní rutině studentů. Více než 60% studentů používá první dva do určité míry, i když ve většině případů se jedná pouze o příležitostné použití (42,8%, 50,4%). Méně než 40% používá nástroje pro výrobu a cloudové úložiště s určitou frekvencí. Naše výsledky se shodují s výsledky jiných vědců (Gallardo et al ., 2015; Kennedy a kol., 2008; Margaryan et al., 2011). Nástroje pro vyhledávání na webu a rychlé zasílání zpráv patří mezi nejčastěji používané technologie pro situace neformálního učení nebo univerzitní akademický život.

Pokud jde o všechny Ostatní digitální technologie, míra jejich použití je nízká nebo velmi nízká (M ≤ 2.5). Mezi méně používané jsou sociální markery a opravdu jednoduché syndikace (RSS) kanály (M = 1.36 SD = .69). Sedmdesát procent studentů je nikdy nepoužilo. Multimediální zdroje (podcasty a videa), nástroje pro správu (koncept vytvoření mapy a literatura řízení nebo plagiátorství ověření) nebo úložišť (videa, obrázky, podcasty, prezentace nebo výukové objekty) nejsou použity pro SRL podporu. Totéž platí pro nástroje pro hodnocení, sociální sítě, profesionální aplikace a osobní organizátory.

V souladu s předchozí studií, naše výsledky ukazují, že studenti vysokých škol nejsou ochotni pomocí technologie při regulaci jejich vlastní proces učení se, i když jsou v pravidelných uživatelů digitálních technologií na sociální, osobní a volnočasových aktivit, mezi ostatními. Částečně je to vysvětleno jejich omezeným názorem, který mají technologie v učení. Přestože studenti vědí, jak používat technologie, chybí jim, jak je efektivně využívat k podpoře vlastního procesu učení (Littlejohn et al ., 2010).

při zaměření na sociální sítě mají nízké využití. Podle Gospera a kol. (2013), studenti často používají tuto technologii v každodenním životě. Nejsou však ochotni jej použít k učení, protože není vnímán jako nástroj s vysokým vzdělávacím potenciálem. E-mail je vnímán jako efektivnější při řešení akademických problémů (Vrocharidou & Efthymiou, 2012) ; proto se používá častěji (Dahlstrom et al., 2013). Sociální aplikace, jako je Facebook, jsou odsunuty téměř výhradně na neakademické účely (Swanson & Walker, 2015).

Pro studenty, dále přijímat digitální technologie, které pro své vlastní učení, potřebují informace o tom, jak je používat, i když stupeň jejich digitálních kompetencí je vysoká (Deepwell & Malik, 2008). Jak uvádí Lai et al. (2012), podpora, poradenství a motivace učitelů se stává zásadní.

jaké strategie SRL vyvíjejí studenti vysokých škol pomocí technologií?

každý z výsledných faktorů je zde popsán se zaměřením na míru, do jaké studenti používají různé strategie SRL.

faktor 1. Sdílet informace. V prvním faktoru jsme Lokalizovali SRL strategie, které patří do několika kategorií uvažovaných v modelech Zimmermanem a Pintrichem(viz tabulka 1). Tyto položky jsou charakterizovány zájmem studentů o vysílání a sdílení dokumentů, které sestavují pro třídu. Tyto dokumenty mohou mít různé formáty, jako jsou prezentace, knihy, blogy nebo elektronické adresy. Při rozhodování o sdílení digitálních zdrojů vykazují studenti vysoký stupeň samoregulace, protože vysíláním své práce riskují, že ostatní kritizují svou práci. To je zvláště jasné, když studenti používají blogy k vyjádření svých názorů a kde může kdokoli komentovat. V tomto smyslu jsou naše výsledky v souladu s výsledky Baggetun & Wasson (2006) při analýze příspěvku blogů SRL. Poukázali na to, že povaha otevřeného, psaného prostředí nutí uznání, že SRL se neomezuje pouze na individuální sféru, ale také získává kolektivně (kolektivní samoregulace).

faktor „frekvence použití“ byl velmi nízký (M = 1,37 SD = .57) mezi studenty: 87.1% studentů nikdy použity sociálních značky ukládat a sdílet informace, 86.5% nikdy neměl blog, publikovat úvahy a 82.1% nikdy dělal svou práci k dispozici ostatním prostřednictvím elektronického formátu pro opětovné použití (Tabulka 2).

Faktor 2. Aktivní přítomnost. Druhý faktor je spojen se strategiemi, ve kterých jsou cíle učení hledány prostřednictvím aktivní přítomnosti na webu. Nejen, že je web rozsáhlý knihovna pro vyhledávání informací, je to také prostor pro interakci postavit sociální učení. Sociální sítě a služby mikro blogů se ukázaly jako nový komunikační prostředek, který podporuje neformální učení (Ebner et al ., 2010; Vivian, 2011). Studenti pomocí těchto zdrojů diskutují o tématech, která studují, zkouškách a hodnoceních, sdílejí informace, nápady, pocity a názory nebo si vyměňují studijní zdroje (texty, fotografie, videa). Tyto zdroje upřednostňují reflexní myšlenky, společné učení, přijímání zpětné vazby a koučování od ostatních (Gao et al ., 2012; Nosko & Wood, 2011). Jejich příspěvek se neomezuje pouze na akademický rozvoj; je také užitečný pro osobní, sociální a profesní rozvoj (Wong et al., 2012).

jak je uvedeno v tabulce 3, vysokoškolští studenti používají digitální technologie velmi málo k propagaci své přítomnosti před ostatními (M = 2.08 SD = .86). Nicméně, ze souboru strategií, jeden je realizován častěji než ostatní. Je tomu tak proto, že 29,9% studentů pravidelně konzultuje aktualizace týkající se studijního obsahu distribuovaného prostřednictvím sociálních sítí. Z toho 11,3% to dělá častěji.

Faktor 3. Dokumentace a klasifikace. Hledání a klasifikace informací je základním aspektem práce na univerzitě. Dnešní studenti jsou stále více zvyklí používat specifické nástroje, které jim pomáhají najít, organizovat a obnovit informace, které potřebují. To není případ, pokud jde o spoléhání se na tyto nástroje pro správu a správné používání zdrojů v jejich akademické práci (on et al., 2012). Studenti preferují digitální dokumenty dostupné online. Studenti vidí Internet a konkrétněji vyhledávače a akademické databáze jako výchozí bod při hledání informací (Dilek-Kayaoglu, 2014). Potřebují však další informace o tom, jak správně citovat a odkazovat na tyto zdroje (Imler & Hall, 2009). Naše výsledky to dokazují, jako 40.1% studentů vyhledává informace v databázích s vysokou nebo velmi vysokou frekvencí. Přesto, se stejnou frekvencí, pouze 7,2% ukládání a třídění těchto zdrojů pomocí citačního nástroje pro správu a obnovit informace při výrobě zpráv, eseje, atd. (Tabulka 4).

Faktor 4. Povrchní použití s omezeným zpracováním informací. Studenti se uchylují k online encyklopediím a slovníkům, na rozdíl od tištěných kopií, když čelí potřebě vyhledat definici pojmu (on et al., 2012). Konkrétněji se uchylují k Wikipedii, když potřebují rychle informovat o neznámé skutečnosti nebo tématu nebo o podrobných informacích týkajících se daného tématu (Lim, 2009). Strategie zvažované v rámci tohoto faktoru jsou strategie, které pomáhají porozumět informacím zpracovávaným při studiu nebo během jiných akademických činností. Odkazují na používání Wikipedie a online slovníků, jakož i e-překladatelů pro čistě zjevné účely a pro nízkou úroveň zpracování informací. Výsledkem je, že studenti velmi často používají obojí. Více než 50% studentů často používá online překladatele a více než 60% se uchýlí k Wikipedii. V tomto smyslu se faktor změní na jediný, který dosáhne nejvyšší úrovně použití (M = 3,65 SD = .94) (Tabulka 5).

Faktor 5. Rozšíření a podrobné informace. Pátý faktor nás přibližuje k proaktivnímu přístupu studentů, kteří nejsou spokojeni se studiem pouze s tím, co jejich učitelé poskytují. Naproti tomu studenti se pustí do bohatšího a nezávislejšího procesu učení usnadněného digitálními technologiemi(video ,blogy, prezentace atd.). Studenti rádi používají předem nahrané třídy při přípravě tříd nebo při studiu (Gorissen et al ., 2012). V současné době se také spoléhají na snímky předložené učiteli (Parson et al ., 2009). Naše výsledky ukazují, že, v určité fázi, 58.1% dotázaných zobrazení videa vztahující se k obsahu, které studují a 64.6% recenze multimediální prezentace, které našli na své vlastní vůle. Studenti pracují přímo na multimediálních zdrojích, které učitel nutně neposkytl (Tabulka 6).

Faktor 6. Monitorování a zpětná vazba. Na rozdíl od předchozího faktoru zahrnuje tento strategie, které sledují učení prostřednictvím poslechu. Pomocí podcastů mohou studenti znovu prožít mistrovské kurzy s možností poslouchat je při více než jedné příležitosti, zatímco si berou a kontrolují své poznámky. V důsledku toho to vede k dobrým výsledkům učení (McKinney et al., 2009; Scutter a kol., 2010). Míra akademické úspěšnosti se také zvyšuje, pokud si studenti vytvoří vlastní zvukové produkce, vzhledem k tomu, že se podílejí na transformaci a komunikaci nebo sdílení informací s ostatními (Heilesen, 2010). Vzhledem k obrovskému množství informací dostupných na webu jsou takové prezentace dokonalým doplňkem získaných informací (Hew, 2009). Na základě výše uvedeného je faktor tvořen těmi strategiemi, které v Zimmermanově modelu reagují na přezkum zaznamenaných informací a zapamatování, které se živí hlavně podcasty. Všechny tyto strategie se však omezují. Proto, 84.5% studentů nikdy stažené podcasty pro přehrávání při studiu a 75.8% nebyly zaznamenány sami pro sebe-vyšetření (Tabulka 7).

Faktorem 7. Osobní management. Strategie seskupené v tomto faktoru se týkají řízení času a informací studentů: nutnost mít okamžitý přístup k nejvíce nedávno zveřejněných informací zdrojů v zájmu, aby se spolehnout na materiál vyrobený učitele, aby jim pomohla při studiu, k řešení navrhovaného akademických činností v nejvíce efektivním a atraktivním způsobem je to možné a distribuovat čas k dispozici pro tento a studium. Ještě jednou, všechny strategie zahrnuty v tomto faktoru mají velmi nízkou úroveň využití: 73.1% studentů nikdy sdružené do elektronické zdroje a 63.7% nikdy nebo téměř nikdy organizované jejich agendy pomocí management software (Tabulka 8).

Factor 8. Sebehodnocení. Sebehodnocení je důležitou součástí procesu SRL, protože povzbuzuje člověka k zamyšlení nad vlastním učením (Ibabe a Jauregizar, 2010). To je případ do té míry, že byl považován za jednu z ústředních strategií v poslední fázi SRL. Zimmerman ji definoval jako takovou a Pintrich ji považoval za metakognitivní strategie, konkrétněji následná opatření. Sebehodnocení je činnost, jejímž prostřednictvím si studenti ověřují svou vlastní úroveň učení, protože musí provádět samokorekční cvičení nebo digitální testy online. Přes jeho význam pro SRL, to není široce používán studenty (M = 1.85 SD = .86): 90.2% studentů, nikdy či skoro nikdy cvičil s simulované on-line zkoušky, a to i když 40.9% mít v určité chvíli cvičil s self-korekce činnosti, 58.4% málo nebo velmi málo z nich (Tabulka 9).

Factor 9. Společné učení. Spolupráce nebo prostě interakce se spolužáky je cílem strategií obsažených v posledním z faktorů. Všechny odpovídají konkrétní kategorii těch, které jsou zvažovány v Zimmermanově modelu (sociální podpora), stejně jako v Pintrichově (řízení sociálních zdrojů). Přestože samoregulační učení je individuální charakteristikou, již není sporné, zda studentská komunita nabízí odpovídající prostředí pro rozvoj SRL (Beishuizen, 2008). Tento faktor ilustruje, jak určité digitální technologie upřednostňují sociální učení, jako by tomu bylo v případě technologií cloud computingu (Denton, 2012). Na rozdíl od ostatních faktorů, dvě strategie jsou zahrnuty pro velmi časté použití: 74.1% studentů často komunikovat se svými spolužáky mimo vyučování pomocí instant messaging aplikací, a 63.4% pravidelně sdílí materiál prostřednictvím cloudu pro studium nebo spolupráci (Tabulka 10).

Nakonec, faktorová analýza poskytuje nové aspekty pro organizaci SRL strategie předložila Zimmerman (1989, 1990) nebo Pintrich (1999a, b). Identifikované osoby byly aktualizovány začleněním digitálních technologií jménem studentů.

jaké profily lze identifikovat mezi studenty na základě jejich použití samoregulačních strategií s technologií?

popis každého z faktorů dokazuje, že některé strategie založené na technologii SRL jsou častější než jiné mezi studenty vysokých škol. Zde popisy dvou antagonistických profilů studentů identifikovaly důkaz, že studenti andaluské univerzity nepoužívají strategie SRL založené na technologii stejným způsobem. Je pozoruhodné, že velké množství mladých lidí implementuje omezené strategie bez vysoké úrovně využití.

první profil charakterizuje studenty s vyšší úrovní samoregulačního učení a využívání technologií (viz obr. 2). Představují 84 studentů, což je 11,86% respondentů. Z těchto, 65.5% jsou ženy, a 59.5% jsou mezi 21 a 25 let, zatímco 17.9% pod 20. Oni vyniknout, protože mají největší znamenají četnost provádění ve všech faktorů, včetně těch s nízkou úrovní využití, jak v případě sdílení informací a sledování a zpětnou vazbu. Jsou studenti, kteří používají řadu technologií pro diskuse, požádat o pomoc od vrstevníků, výměna materiálu a spolupracovat se spolužáky při studiu nebo přípravě výuky. Jsou více obeznámeni s manipulací s aplikacemi pro rychlé zasílání zpráv (IM) (M = 4.78 SD = .47) ale neopouštějí videokonferenční nástroje (M = 3.43 SD = 1.31) pro komunikaci. Často používají online překladatele (M = 4.12 SD = .97), encyklopedie a slovníky (M = 4.11 SD = 1.00), které pomáhají zpracovávat informace, kterým nerozumí. Používají se k vyhledávání multimediálních zdrojů na webu, jako jsou videa (M = 4.10 SD = 1.05) a prezentace (M = 4.02 SD = 1.04), které jim umožňují rozšířit a ponořit se do informací získaných ve třídě.

druhý profil, na druhé straně, se odkazuje na studenty s nižší úroveň využití samoregulace strategie učení zahrnující technologie (viz Obr. 2). Tato skupina zahrnuje 238 studentů, což odpovídá 33,62% respondentů. Z toho 62, 2% je ve věku 21 až 25 let. Tato skupina studentů vykazuje střední úroveň, pokud jde o využití strategií pro povrchní využívání informací a faktorů spolupráce při učení. Většina z nich aktivně používá aplikace pro rychlé zasílání zpráv ke komunikaci se svými spolužáky (M = 4.27 SD = 1.07). Jsou častými uživateli Wikipedie (M = 3.41 SD = 1.21).