大学生はどのような技術を用いて学習を自主規制しているのでしょうか。
図に示すように。 1、学生はsrlでデジタル技術を使用していると述べることができますが、その使用は限られています。
デジタル技術の使用の平均と標準偏差。 最初のグループ化された棒グラフは、まず第一に、大学生が異なるデジタル技術を使用する平均頻度を示しています。 サンプルの学生が示す使用頻度に応じて、グラフはデジタル技術のそれぞれの標準偏差も示しています。 これらは中心的な傾向と分散の尺度であるため、学習の自己規制における今日の技術の役割を区別するのに役立ちます。 彼らは、大学生が学習を自己規制するために使用されているか、使用されていない技術の現在の状態を示しています
すべての技術のうち、これらのうち3つだけが平均使用レベル（2.5≤M≤3.5）に達しました。 これらは、検索エンジンやデータベースなどのインターネット上の情報を検索するためのツール（M=3.43SD=。84）、WhatsAppやGoogle Talkなどのコミュニケーションツール（M=3.39SD=。87)および2.0wikiやGoogle+などの生産およびクラウドストレージツール(M=2.61SD=.75). しかし、これらは、学生の研究ルーチンに浸透の同じ程度を持っていません。 ほとんどの場合、それは時折使用（42.8％、50.4％）ですが、学生の60％以上は、ある程度最初の二つを使用しています。 40％未満は、いくつかの頻度で生産とクラウドストレージツールを使用しています。 我々の結果は他の研究者の結果と一致する（Gallardo et al. ら、２ ０ １ ５；Ｋｅｎｎｅｄｙ ｅ ｔ ａ ｌ． ら、２ ０ ０ ８；Ｍａｒｇａｒｙａｎ ｅ ｔ ａ ｌ．, 2011). Web検索ツールとインスタントメッセージングは、非公式の学習状況や大学の学術生活のための最も頻繁に使用される技術の一つです。
他のすべてのデジタル技術に関しては、これらが使用される程度は低いか非常に低い（M≥2.5）。 あまり使用されるの中には、社会的なマーカーと本当に単純なシンジケーション（RSS）フィード（M=1.36SD=。69). 学生の七十パーセントは、それらを使用したことがありません。 マルチメディアリソース（podcastおよびビデオ）、管理ツール（コンセプトマップの作成および文献管理または盗作検証）、またはリポジトリ（ビデオ、画像、podcast、プレゼンテーシ 評価ツール、ソーシャルネットワーク、プロのアプリ、個人の主催者にも同じことが当てはまります。
これまでの研究に沿って、私たちの結果は、大学生が社会的、個人的、レジャー活動のためのデジタル技術の通常のユーザーであっても、自分の学習プロセ 部分的には、これは技術が学習に持っているという彼らの限られた見解によって説明されています。 学生は技術の使い方を知っていますが、彼らは自分の学習プロセスをサポートするためにそれらを効率的に使用する方法に欠けています（Littlejohn et al., 2010).
ソーシャルネットワークに焦点を当てると、これらは使用レベルが低くなります。 Gosperらによると。 （2013）、学生は頻繁に毎日の生活の中でこの技術を使用しています。 しかし、彼らはそれが高い教育の可能性を持つツールとして認識されていないとして、学習のためにそれを使用することを望んでいません。 電子メールは、学術的な問題を解決するときにより効率的であると認識されています（Vrocharidou&Efthymiou、2012）; したがって、それはより頻繁に使用される（Dahlstrom et al., 2013). Facebookなどのソーシャルアプリケーションは、ほぼ非学術目的にのみ降格されています（Swanson&Walker、2015）。
学生が自分の学習に有利なデジタル技術をさらに採用するためには、デジタル能力の程度が高い場合でも、それらの使用方法に関する情報が必 Ｌａｉ ｅ ｔ ａ ｌ． (2012),教師からのサポート,アドバイスやモチベーションが重要になります.
大学生は技術を使ってどのようなSRL戦略を開発していますか？
得られた要因のそれぞれは、学生が様々なSRL戦略を使用する程度に焦点を当て、本明細書に記載されています。
要因1。 情報を共有する。 最初の要因では、ZimmermanとPintrichによるモデルで考慮されているいくつかのカテゴリに属するSRL戦略を見つけました（表1参照）。 項目は、彼らがクラスのために作成した文書を放送し、共有することについての学生の懸念によって特徴づけられています。 これらの文書には、プレゼンテーション、書籍、ブログ、電子アドレスなど、さまざまな形式があります。 デジタルリソースを共有することを決定するとき、学生は自分の仕事を放送することによって、彼らは自分の仕事を批判する他の人の”リスク”を実行 学生が自分の意見を表現するためにブログを使用し、誰もがコメントをすることができる場合、これは特に明確です。 この意味で、我々の結果は、srlへのブログの貢献を分析するときのBaggetun&Wasson(2006)の結果と一貫しています。 彼らは、オープンで書かれた環境の性質は、SRLが個々の領域に限定されるものではなく、集合的に獲得する（集団的自主規制）という認識を強制すると指摘した。「使用頻度」の要因は非常に低かった（M=1.37SD=。57）学生のうち、学生の87.1％が情報を保存して共有するためにソーシャルマーカーを使用したことがない、86.5％が考慮事項を公開するブログを持っていなかった、82.1％が再利用のための電子形式によって他の人に自分の仕事を利用できるようにしたことがない（表2）。
因子2。 アクティブな存在。 第二の要因は、学習目標がウェブ上で積極的に存在することによって求められている戦略にリンクされています。 Webは情報を検索するための広範なライブラリであるだけでなく、社会的学習を構築するための相互作用のためのスペースでもあります。 ソーシャルネットワークだけでなく、マイクロブログサービスは、非公式の学習をサポートする通信の新しい手段であることが証明されています(Ebner et al.,2010;ビビアン,2011). 学生は、彼らが勉強しているトピックを議論するために、これらのリソースを使用して、試験や評価、情報、アイデア、感情や意見を共有したり、研究リソース（テキ そのようなリソースは、反射的な思考、共同学習、フィードバックの受信、および他の人からのコーチングを好む（Gao et al. 2012;Nosko&Wood,2011)。 彼らの貢献は学術的発展に限定されるだけでなく、個人的、社会的、専門的な発展にも有用である（Wong et al., 2012).
表3に示すように、大学生は他の人の前に彼らの存在を促進するためにデジタル技術をほとんど使用していません（M=2.08SD=。86). それにもかかわらず、戦略のセットから、残りのものよりも頻繁に実装されます。 これは、学生の29.9％が定期的にソーシャルネットワークを介して配布された研究内容に関連する更新情報を相談するためです。 これらのうち、11.3％がより頻繁にそれを行います。
因子3。 文書化と分類。 情報を検索し、分類することは、大学の仕事の不可欠な側面です。 今日の学生は、必要な情報を見つけ、整理し、回復するのに役立つ特定のツールを使用することに慣れています。 これは、学術研究でソースを管理し、正しく使用するためにこれらのツールに依存することになると、そうではありません（He et al., 2012). 学生は、オンラインで入手可能なデジタル文書を好む。 学生は、情報を検索する際の出発点として、インターネット、より具体的には検索エンジンや学術データベースを参照してください（Dilek-Kayaoglu、2014）。 ただし、これらのソースを正しく引用して参照する方法についての詳細情報が必要です（Imler&Hall、2009）。 私たちの結果は、40として、これを証明します。学生の1％は、高いまたは非常に高い頻度でデータベース内の情報を検索します。 しかし、同じ頻度で、引用管理ツールを使用してそのようなソースを保存して分類し、レポートやエッセイなどを作成する際に情報を回復するのは7.2％に過ぎない（表4）。
第4因子。 限られた情報処理との表面的な使用。 学生は、概念の定義を調べる必要性に直面したときに、ハードコピーとは対照的に、オンライン百科事典や辞書に頼っています（He et al., 2012). 具体的には、未知の事実やトピックについて、または特定のトピックに関する詳細な情報をすばやく照会する必要がある場合は、Wikipediaに頼ります（Lim、2009）。 この要因の下で考慮される戦略は、勉強中または他の学術活動中に扱われる情報の理解に達するのに役立つ戦略です。 彼らは、純粋に明白な目的のために、低レベルの情報処理のために、Wikipediaとオンライン辞書だけでなく、電子翻訳者の使用を指しています。 その結果、学生は非常に頻繁に両方を使用することです。 学生の50％以上がオンライン翻訳者を頻繁に使用し、60％以上がWikipediaに頼っています。 この意味で、係数は最高レベルの使用に達する唯一のものに変わります（M=3.65SD=。94）（表5）。
要因5。 拡張と詳細な情報。 第五の要因は、教師が提供するものだけで勉強することに不満を抱いている学生の積極的な態度に近づきます。 対照的に、学生はデジタル技術（ビデオ、ブログ、プレゼンテーションなど）によって促進され、より豊かでより独立した学習プロセスに着手します。). 学生は、授業を準備するときや勉強中に事前に記録されたクラスを使用するのが好きです（Gorissen et al., 2012). 現在、彼らはまた、教師によって提示されたスライドに依存しています（Parson et al., 2009). その結果、ある段階では、調査対象者の58.1％が勉強している内容に関連するビデオを見て、64.6％が自分で見つけたマルチメディアプレゼンテーションをレビューすることが明らかになった。 生徒は、必ずしも教師によって提供されていないマルチメディアリソースに直接取り組んでいます（表6）。
因子6。 監視とフィードバック。 以前の要因とは異なり、これにはリスニングを通じて学習を追求する戦略が含まれています。 ポッドキャストを使用して、学生は彼らが取ると自分のノートを確認しながら、複数の機会にそれらを聞く機会とマスタークラスを追体験することが その結果、これは良好な学習結果をもたらす（Ｍｃｋｉｎｎｅｙ ｅ ｔ ａ ｌ．, 2009; Scutter et al., 2010). また、他の人と情報を変換したり伝達したり、共有したりすることに関与しているという事実を考えると、学生が自分のオーディオ制作を作成すると、学 Web上で利用可能な情報の大規模な量を考慮すると、このようなプレゼンテーションは、受信した情報（Hew、2009）を完全に補完しています。 上記に基づいて、要因は、ジマーマンのモデルでは、主にポッドキャストをオフにフィード記録された情報と記憶のレビューに応答し、それらの戦略で構成さ しかし、限られた使用は、すべてのこれらの戦略で作られています。 したがって、学生の84.5％が勉強時に再生のためにポッドキャストをダウンロードしたことがなく、75.8％が自己検査のために自分自身を記録していない（表7）。
第7因子。 個人的な管理。 この要因でグループ化された戦略は、学生の時間と情報管理を参照してください: 興味のある情報源で最近公開された情報にすぐにアクセスする必要があります,勉強するときにそれらを助けるために教師によって生成された 学生の73.1％が電子ソースにシンジケートしたことがなく、63.7％が管理ソフトウェアを使用して議題を編成したことがないか、ほとんどない（表8）。
要因8。 自己評価。 自己評価は、自分自身の学習を熟考することを奨励するため、SRLプロセスに関連する部分です（Ibabe and Jauregizar、2010）。 これは、それが最後のSRLフェーズの中心的な戦略の一つと考えられているような点に当てはまります。 Zimmermanはそれをそのように定義し、Pintrichはメタ認知戦略、より具体的にはフォローアップの中でそれを考慮しました。 自己評価は、学生が自分のレベルの学習を確認するための活動であり、自己修正演習やデジタルテストをオンラインで実行する必要があります。 SRLのための重要性にもかかわらず、それは広く学生によって使用されていません（M=1.85SD=。86）：学生の90.2％が模擬オンライン試験で練習したことがないか、ほとんどないか、40.9％がある時点で自己矯正活動で練習したとしても、58.4％がそれらを
因子9。 共同学習。 クラスメートと協力したり、単に相互作用することは、最後の要因に含まれる戦略の目的です。 それらはすべて、Zimmermanの（社会的支援）モデルとPintrichの（社会的資源管理）で考慮されているものの特定のカテゴリに対応しています。 自主規制学習は個人の特徴ですが、学生コミュニティがSRLを開発するための適切な環境を提供しているかどうかはもはや疑問ではありません（Beishuizen、2008）。 この要因は、クラウドコンピューティング技術（Denton、2012）の場合と同様に、特定のデジタル技術が社会学習をどのように支持するかを示しています。 残りの要因とは異なり、含まれている戦略の二つは非常に頻繁に使用されている：学生の74.1％が頻繁にインスタントメッセージングアプリを使用して教室4%は定期的にクラウドを介して資料を共有し、一緒に勉強したり作業したりしています(表10)。
最終的には、因子分析は、Zimmerman(1989,1990)またはZimmerman(1989,1990)によって提唱されたSRL戦略を整理するための新しい側面を提供する。pintrich（1999a、b）。 特定されたものは、学生に代わってデジタル技術の組み込みで更新されました。
どのようなプロファイルは、技術と自主規制戦略の使用に基づいて学生の間で識別することができますか？
各要因の説明は、技術ベースのSRL戦略のいくつかは、大学生の間で他のものよりも頻繁であることを証明しています。 ここでは、二つの拮抗学生プロファイルの説明は、アンダルシアの大学生が同じ方法で技術ベースのSRL戦略を使用していないという証拠を同定しました。 多くの若者が、高いレベルの使用なしに限られた戦略を実施していることは注目に値する。
最初のプロファイルは、より高いレベルの自主規制学習と技術の使用を持つ学生を特徴としています（図を参照）。 2). 彼らは84人の学生を代表し、回答者の11.86％です。 このうち65.5%が女性で、59.5%が21歳以上25歳以下、17.9%が20歳未満である。 彼らは情報を共有し、監視とフィードバックの場合のように使用のレベルが低いものを含む、すべての要因で実装の最大の平均頻度を持っているので、彼らは際立っています。 彼らは、議論のために様々な技術を使用し、仲間からの助けを要求し、教材を交換し、授業を勉強したり準備したりするときにクラスメートと協力する学生 彼らはインスタントメッセージング(IM)アプリの処理に精通しています(M=4.78SD=。47)しかし、彼らは通信のためのビデオ会議ツール(M=3.43SD=1.31)を捨てません。 彼らは頻繁にオンライン翻訳者を使用します（M=4.12SD=。97）、百科事典や辞書（M=4.11SD=1.00）は、彼らが理解していない情報を処理するのに役立ちます。 彼らは、ビデオ（M=4.10SD=1.05）やプレゼンテーション（M=4.02SD=1.04）などのマルチメディアリソースをwebで検索するのに使用され、教室で受け取った情報を拡大して掘り下げることができます。
最終的なクラスタセンター。 第二のグループ化された棒グラフは、主成分分析から生成された各要因において、より拮抗的な行動を示した学生の二つのグループのそれぞれの最終的なクラスター中心を示しています。 これらの中心的な値は、クラスタの構成を記述するのに役立ちます
第二のプロファイルは、一方で、技術を含む自主規制学習戦略 2). このグループには238人の学生が含まれており、回答者の33.62％に相当します。 このうち62.2%は21歳から25歳の間である。 学生のこのグループは、情報と共同学習要因の表面的な使用のための戦略の使用に関する中間レベルを示しています。 彼らのほとんどは、クラスメートとの通信にインスタントメッセージングアプリを積極的に使用しています（M=4.27SD=1.07）。 彼らは頻繁にウィキペディアのユーザーです（M=3.41SD=1.21）。