亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

What can online traces tell us about students’ self-regulated learning? A systematic review of online trace data analysis

跟踪(心理语言学) 计算机科学 背景(考古学) 数据科学 一般化 度量(数据仓库) 数据挖掘 数学 语言学 生物 数学分析 哲学 古生物学
作者
Jiahui Du,Khe Foon Hew,Lejia Liu
出处
期刊:Computers & education [Elsevier BV]
卷期号:201: 104828-104828 被引量:31
标识
DOI:10.1016/j.compedu.2023.104828
摘要

"Self-regulated learning" (SRL) is defined as taking responsibility for one's own learning. Self-regulatory skills are crucial to learners' success in the online learning context. Although research on SRL is expanding in recent years, much of the literature has relied on self-reporting tools to measure SRL. Online trace data analysis, an emerging approach, provides the promise of greater authenticity and convenience in measuring SRL as compared to self-reports. We conducted a systematic review of online trace data analysis that measured SRL in various learning platforms to address three research questions: "How did previous studies use online trace data as indicators of SRL?", "What approaches are being used to interpret the online trace data?", and "What are the challenges of using online trace data to measure SRL?". We systematically searched seven bibliographic databases with specific inclusion and exclusion criteria. A total of 38 empirical studies were eventually examined. We leveraged the two most cited SRL models as theoretical basis and mapped the various online trace data into relevant SRL process to answer the first research question. Two commonly adopted approaches to interpret the online trace data were identified. Three key challenges pertaining to the use of trace data to measure SRL were identified: time segmentation, generalization, and validity. We discussed these challenges and the possible means to mitigate them. Finally, we propose a flowchart to guide future studies in conducting online trace data analysis in SRL research.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
14秒前
Tonyzad发布了新的文献求助10
20秒前
24秒前
leeSongha完成签到 ,获得积分10
25秒前
28秒前
distinct发布了新的文献求助10
31秒前
38秒前
一一完成签到 ,获得积分10
38秒前
许三问完成签到 ,获得积分0
39秒前
如意的书桃完成签到,获得积分10
39秒前
boluo666完成签到 ,获得积分10
41秒前
taiwenshuo发布了新的文献求助10
43秒前
lf发布了新的文献求助10
45秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
55秒前
Lesley完成签到 ,获得积分10
1分钟前
999完成签到,获得积分10
1分钟前
专注的易文完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
领导范儿应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
本凡完成签到,获得积分10
1分钟前
月亮完成签到 ,获得积分10
1分钟前
顾矜应助xiaoyu采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
2分钟前
孙孙应助Ultraman45采纳,获得10
2分钟前
下午好完成签到 ,获得积分10
2分钟前
2分钟前
LJL完成签到 ,获得积分10
2分钟前
2分钟前
太清发布了新的文献求助10
2分钟前
劳健龙完成签到 ,获得积分10
2分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
taiwenshuo完成签到,获得积分20
2分钟前
优美若雁完成签到,获得积分10
3分钟前
cossen完成签到,获得积分10
3分钟前
堪归完成签到 ,获得积分10
3分钟前
艾米发布了新的文献求助10
3分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
3分钟前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3976619
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3520735
关于积分的说明 11204567
捐赠科研通 3257390
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798716
邀请新用户注册赠送积分活动 877897
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806613