self-regulated learning using digital technologies

welke technologieën gebruiken universiteitsstudenten om hun leren zelf te reguleren?

zoals weergegeven in Fig. 1, kan worden gesteld dat studenten digitale technologieën in SRL gebruiken, maar hun gebruik is beperkt.

van alle technologieën bereikten er slechts drie een gemiddeld gebruiksniveau (2,5 ≤ m ≥ 3,5). Dit waren: hulpmiddelen om informatie op Internet te zoeken, zoals zoekmachines of databases (m = 3,43 SD=.84), communicatiemiddelen zoals WhatsApp of Google Talk (m = 3.39 SD=.87) en 2.0 productie en cloud storage tools zoals wiki ‘ s of Google + (m = 2,61 SD = .75). Echter, deze niet dezelfde mate van penetratie in de studie routine van de studenten hebben. Meer dan 60% van de studenten gebruikt de eerste twee tot op zekere hoogte, hoewel het in de meeste gevallen slechts incidenteel wordt gebruikt (42,8%, 50,4%). Minder dan 40% gebruikt productie-en cloudopslagtools met enige frequentie. Onze resultaten vallen samen met die van andere onderzoekers (Gallardo et al., 2015; Kennedy et al., 2008; Margaryan et al., 2011). Web search tools en instant messaging behoren tot de meest gebruikte technologieën voor informele leersituaties of universitaire academische leven.

voor alle andere digitale technologieën is de mate waarin deze worden gebruikt laag of zeer laag (m ≤ 2,5). Onder de minder gebruikte zijn sociale markers en Really Simple Syndication (RSS) feeds (m = 1.36 SD = .69). Zeventig procent van de studenten heeft ze nooit gebruikt. Multimediabronnen (podcasts en video ‘s), beheertools (Concept map creatie en literatuurbeheer of plagiaat verificatie) of repositories (video’ s, afbeeldingen, podcasts, presentaties of leerobjecten) worden ook niet gebruikt voor SRL-ondersteuning. Hetzelfde geldt voor assessmenttools, sociale netwerken, professionele apps en persoonlijke organisatoren.

in lijn met eerdere studies tonen onze resultaten aan dat universiteitsstudenten niet geneigd zijn om technologieën te gebruiken bij het reguleren van hun eigen leerproces, zelfs als ze regelmatig gebruik maken van digitale technologieën voor onder meer sociale, persoonlijke en vrijetijdsbesteding. Voor een deel, dit wordt verklaard door hun beperkte visie dat technologieën hebben in het leren. Hoewel studenten weten hoe ze technologieën moeten gebruiken, missen ze in hoe ze ze efficiënt kunnen gebruiken om hun eigen leerproces te ondersteunen (Littlejohn et al., 2010).

wanneer men zich focust op sociale netwerken, wordt er weinig gebruik van gemaakt. Volgens Gosper et al. (2013), studenten vaak gebruik maken van deze technologie in het dagelijks leven. Ze zijn echter niet bereid om het te gebruiken voor het leren, omdat het niet wordt gezien als een instrument met een hoog onderwijspotentieel. E – mail wordt gezien als efficiënter bij het oplossen van academische problemen (Vrocharidou & Efthymiou, 2012); daarom wordt het vaker gebruikt (Dahlstrom et al., 2013). Sociale toepassingen, zoals Facebook, degraderen bijna uitsluitend naar niet-academische doeleinden (Swanson & Walker, 2015).

voor de verdere toepassing van digitale technologieën die hun eigen leren bevorderen, hebben ze informatie nodig over hoe ze deze kunnen gebruiken, zelfs wanneer hun mate van digitale competentie hoog is (Deepwell & Malik, 2008). Zoals uiteengezet door Lai et al. (2012), ondersteuning, advies en motivatie van docenten wordt cruciaal.

welke SRL-strategieën ontwikkelen universiteitsstudenten met behulp van technologieën?

elk van de resulterende factoren wordt hierin beschreven, waarbij de nadruk ligt op de mate waarin studenten de verschillende SRL-strategieën gebruiken.

Factor 1. Deel informatie. In de eerste factor vonden we SRL-strategieën die behoren tot verschillende categorieën die in de modellen door Zimmerman en Pintrich worden beschouwd (zie Tabel 1). De items worden gekenmerkt door de bezorgdheid van de studenten over het uitzenden en delen van de documenten die ze opstellen voor de klas. Deze documenten kunnen verschillende formaten hebben, zoals presentaties, boeken, blogs of elektronische adressen. Bij de beslissing om digitale middelen te delen, studenten tonen een hoge mate van zelfregulering, als door het uitzenden van hun werk, lopen ze het “risico” van anderen kritiek op hun werk. Dit is vooral duidelijk wanneer studenten blogs gebruiken om hun mening te uiten en waar iedereen een reactie kan maken. In deze zin zijn onze resultaten coherent met die van Baggetun & Wasson (2006) bij het analyseren van de bijdrage van blogs aan SRL. Zij wezen erop dat de aard van een open, geschreven omgeving de erkenning dwingt dat SRL niet beperkt is tot de individuele sfeer, maar ook collectief verwerft (collectieve zelfregulering).

De factor “gebruiksfrequentie” was zeer laag (m = 1,37 SD = .57) onder de studenten: 87,1% van de studenten had nooit sociale markers gebruikt om informatie op te slaan en te delen, 86,5% had nooit een blog gehad om overwegingen te publiceren en 82,1% had hun werk nooit aan anderen beschikbaar gesteld door middel van een elektronisch formaat voor hergebruik (Tabel 2).

Factor 2. Actieve aanwezigheid. De tweede factor is gekoppeld aan strategieën waarin de leerdoelen worden gezocht door middel van een actieve aanwezigheid op het web. Niet alleen is het web een uitgebreide bibliotheek om informatie te zoeken, het is ook een ruimte voor interactie om sociaal leren te construeren. Sociale netwerken en micro-blogging diensten hebben bewezen een nieuw middel van communicatie dat informeel leren ondersteunt (Ebner et al., 2010; Vivian, 2011). Studenten gebruiken deze bronnen om onderwerpen te bespreken die ze bestuderen, examens en beoordelingen, informatie, ideeën, gevoelens en meningen te delen of studiebronnen uit te wisselen (teksten, foto ‘s, video’ s). Dergelijke middelen bevorderen reflectieve gedachten, collaboratief leren, de ontvangst van feedback en coaching van anderen (Gao et al., 2012; Nosko & Wood, 2011). Hun bijdrage is niet alleen beperkt tot academische ontwikkeling; het is ook nuttig voor persoonlijke, sociale en professionele ontwikkeling (Wong et al., 2012).

zoals blijkt uit Tabel 3, gebruiken universiteitsstudenten zeer weinig digitale technologieën om hun aanwezigheid voor anderen te promoten (M = 2,08 SD = .86). Niettemin wordt uit de reeks strategieën een vaker uitgevoerd dan de rest. Dit is het geval omdat 29,9% van de studenten regelmatig updates raadpleegt met betrekking tot studie-inhoud die via sociale netwerken wordt verspreid. Van deze, 11,3% doen het vaker.

Factor 3. Documentatie en classificatie. Het zoeken naar en classificeren van informatie is een essentieel aspect van het Universitaire werk. De studenten van vandaag zijn steeds meer gewend aan het gebruik van specifieke tools die hen helpen te lokaliseren, organiseren en te herstellen van de informatie die ze nodig hebben. Dit is niet het geval als het gaat om het vertrouwen op deze instrumenten om de bronnen te beheren en correct te gebruiken in hun academische werk (He et al., 2012). Studenten geven de voorkeur aan digitale documenten die online beschikbaar zijn. Studenten zien Internet, en meer bepaald zoekmachines en academische databases, als uitgangspunt voor het zoeken naar informatie (Dilek-Kayaoglu, 2014). Zij hebben echter meer informatie nodig over het correct citeren en verwijzen naar deze bronnen (Imler & Hall, 2009). Onze Resultaten bewijzen dit, als 40.1% van de studenten zoekt naar informatie in databases met hoge of zeer hoge frequentie. Toch, met dezelfde frequentie, slechts 7,2% opslaan en classificeren van dergelijke bronnen met behulp van citatie management tools en de informatie te herstellen bij het produceren van rapporten, essays, enz (Tabel 4).

Factor 4. Oppervlakkig gebruik met beperkte informatieverwerking. Studenten nemen hun toevlucht tot online encyclopedieën en woordenboeken, in tegenstelling tot papieren exemplaren, wanneer ze geconfronteerd worden met de noodzaak om de definitie van een concept op te zoeken (Hij et al., 2012). Meer in het bijzonder nemen ze hun toevlucht tot Wikipedia wanneer ze snel moeten informeren over een onbekend feit of onderwerp of voor diepgaande informatie over een bepaald onderwerp (Lim, 2009). De strategieën die in het kader van deze factor worden overwogen, zijn die welke helpen om inzicht te krijgen in de informatie die tijdens het studeren of tijdens andere academische activiteiten wordt behandeld. Ze verwijzen naar het gebruik van Wikipedia en online woordenboeken en e-vertalers voor louter schijnbare doeleinden en voor een laag niveau van informatieverwerking. Het resultaat is dat studenten zeer vaak gebruik maken van beide. Meer dan 50% van de studenten maakt vaak gebruik van online vertalers en meer dan 60% maakt gebruik van Wikipedia. In deze zin verandert de factor in de enige die het hoogste niveau van gebruik bereikt (m = 3,65 SD=.94) (Tabel 5).

Factor 5. Uitbreiding en diepgaande informatie. De vijfde factor brengt ons dichter bij de pro-actieve houding van studenten die niet tevreden zijn met studeren met alleen wat hun leraren bieden. Studenten beginnen daarentegen aan een rijker en onafhankelijker leerproces dat wordt gefaciliteerd door digitale technologieën (video, blogs, presentaties, enz.). Studenten gebruiken graag vooraf opgenomen lessen bij het voorbereiden van lessen of tijdens het studeren (Gorissen et al., 2012). Momenteel zijn ze ook afhankelijk van de dia ‘ s gepresenteerd door leraren (Parson et al., 2009). Uit onze resultaten blijkt dat op een bepaald moment 58,1% van de ondervraagden video ‘ s bekijkt met betrekking tot de inhoud die ze bestuderen en 64,6% multimediapresentaties die ze zelf hebben gevonden. De leerlingen werken rechtstreeks aan multimediamiddelen die niet noodzakelijk door de leerkracht worden verstrekt (Tabel 6).

Factor 6. Monitoring en feedback. In tegenstelling tot de vorige factor, deze omvat die strategieën die het leren nastreven door te luisteren. Met behulp van podcasts, studenten kunnen herleven masterclasses met de mogelijkheid om ze te luisteren op meer dan één gelegenheid, terwijl ze nemen en controleren hun notities. Bijgevolg leidt dit tot goede leerresultaten (McKinney et al., 2009; Scutter et al., 2010). Ook de academische succespercentages stijgen als studenten hun eigen audioproducties maken, gezien het feit dat ze betrokken zijn bij het transformeren en communiceren of delen van informatie met anderen (Heilesen, 2010). Gezien de enorme hoeveelheid informatie die op het web beschikbaar is, vormen dergelijke presentaties een perfecte aanvulling op de ontvangen informatie (Hew, 2009). Op basis van het bovenstaande, de factor is opgebouwd uit die strategieën die, in Zimmerman ‘ s model, reageren op de herziening van opgenomen informatie en memorisatie, die voornamelijk voeden van podcasts. Van al deze strategieën wordt echter slechts in beperkte mate gebruik gemaakt. Daarom heeft 84,5% van de studenten nooit podcasts gedownload voor weergave tijdens het studeren en heeft 75,8% zichzelf niet opgenomen voor zelfonderzoek (Tabel 7).

Factor 7. Persoonlijk beheer. De strategieën gegroepeerd in deze factor verwijzen naar student tijd en informatie management: de noodzaak om onmiddellijk toegang te hebben tot de meest recent gepubliceerde informatie in bronnen van belang, om te rekenen op het materiaal dat door leraren wordt geproduceerd om hen te helpen bij het studeren, om voorgestelde academische activiteiten op een zo efficiënt en aantrekkelijk mogelijke manier op te lossen en om de beschikbare tijd voor dit en studeren te verdelen. Nogmaals, alle strategieën die in deze factor zijn opgenomen, worden zeer weinig gebruikt: 73,1% van de studenten heeft nooit gesyndiceerd aan elektronische bronnen en 63,7% heeft nooit of nauwelijks hun agenda georganiseerd met behulp van managementsoftware (Tabel 8).

Factor 8. Zelfevaluatie. Zelfevaluatie is een relevant onderdeel van het SRL-proces omdat het iemand aanmoedigt om na te denken over zijn/haar eigen leerproces (Ibabe en Jauregizar, 2010). Dit is zodanig het geval dat het werd beschouwd als een van de centrale strategieën in de laatste SRL-fase. Zimmerman definieerde het als zodanig en pintrich beschouwde het als een van de metacognitieve strategieën, meer bepaald follow-up. Zelfevaluatie is de activiteit waarmee leerlingen hun eigen leerniveau verifiëren, omdat ze zelfcorrectieoefeningen of digitale tests online moeten uitvoeren. Ondanks zijn belang voor SRL, wordt het niet veel gebruikt door studenten (m = 1,85 SD=.86): 90,2% van de studenten heeft nooit of nauwelijks geoefend met gesimuleerde online examens, en zelfs wanneer 40,9% op een gegeven moment geoefend heeft met zelfcorrectie-activiteiten, maakt 58,4% er weinig of zeer weinig gebruik van (Tabel 9).

Factor 9. Gezamenlijk leren. Samenwerken of gewoon interactie met klasgenoten is het doel van de strategieën opgenomen in de laatste van de factoren. Ze komen allemaal overeen met een specifieke categorie van die in Zimmerman ’s (social support) model evenals Pintrich’ s (social resource management). Hoewel zelfregulerend leren een individueel kenmerk is, is het niet langer twijfelachtig of een studentengemeenschap een adequate omgeving biedt voor het ontwikkelen van SRL (Beishuizen, 2008). Deze factor illustreert hoe bepaalde digitale technologieën sociaal leren bevorderen, zoals het geval zou zijn met cloud computing technologies (Denton, 2012). In tegenstelling tot de rest van de factoren, twee van de strategieën opgenomen zijn van zeer frequent gebruik: 74,1% van de studenten vaak communiceren met hun klasgenoten buiten het klaslokaal met behulp van instant messaging apps, en 63.4% deelt regelmatig materiaal via de cloud om te studeren of samen te werken (Tabel 10).

uiteindelijk biedt de factoranalyse nieuwe aspecten voor het organiseren van SRL-strategieën zoals naar voren gebracht door Zimmerman (1989, 1990) of Pintrich (1999a, B). De geïdentificeerde zijn bijgewerkt met de integratie van digitale technologieën namens de studenten.

welke profielen kunnen worden geïdentificeerd onder studenten op basis van hun gebruik van zelfreguleringsstrategieën met technologie?de beschrijving van elk van de factoren bewijst dat sommige op technologie gebaseerde SRL-strategieën vaker voorkomen dan andere onder universiteitsstudenten. Hierin, de beschrijvingen van de twee antagonistische student profielen geïdentificeerd bewijs dat Andalusische universiteitsstudenten niet technologie-gebaseerde SRL strategieën te gebruiken op dezelfde manier. Het is opmerkelijk dat een groot aantal jongeren beperkte strategieën toepast zonder een hoog niveau van gebruik.

het eerste profiel kenmerkt studenten met een hoger niveau van zelfregulerend leren en het gebruik van technologieën (zie Fig. 2). Zij vertegenwoordigen 84 studenten, dat is 11,86% van de respondenten. Hiervan is 65,5% vrouw en 59,5% is tussen 21 en 25 jaar oud, terwijl 17,9% jonger is dan 20 jaar. Ze vallen op omdat ze de grootste gemiddelde frequentie van implementatie hebben in alle factoren, inclusief die met een laag niveau van gebruik, zoals in het geval van het delen van informatie en monitoring en feedback. Het zijn studenten die een verscheidenheid aan technologieën gebruiken voor discussie, hulp vragen van collega ‘ s, materiaal uitwisselen en samenwerken met klasgenoten bij het studeren of het voorbereiden van klaswerk. Ze zijn meer vertrouwd met het omgaan met instant messaging (IM) apps (M = 4.78 SD = .47) maar ze laten geen videoconferentiehulpmiddelen (m = 3,43 SD = 1,31) voor communicatie. Ze maken vaak gebruik van online vertalers (m = 4.12 SD=.97), encyclopedieën en woordenboeken (m = 4.11 SD = 1.00) om informatie te verwerken die zij niet begrijpen. Ze zijn gewend om op het web te zoeken naar multimediabronnen zoals video ‘ s (M = 4,10 SD = 1,05) en presentaties (M = 4,02 SD = 1,04) die hen in staat stellen om uit te breiden en te verdiepen in de informatie die in de klas wordt ontvangen.

het tweede profiel heeft daarentegen betrekking op studenten met een lager niveau van zelfregulerende leerstrategieën waarbij technologieën worden gebruikt (zie Fig. 2). Deze groep omvat 238 studenten, wat overeenkomt met 33,62% van de respondenten. Hiervan is 62,2% tussen 21 en 25 jaar oud. Deze groep studenten toont een intermediair niveau met betrekking tot het gebruik van strategieën voor het oppervlakkige gebruik van informatie en collaboratieve leerfactoren. De meeste van hen gebruiken actief instant messaging apps om te communiceren met hun klasgenoten (m = 4,27 SD = 1,07). Ze zijn frequente Wikipedia-gebruikers (m = 3,41 SD = 1,21).