MARC

 008240220s2023        ulk                      00        kor
■001000016933534
■00520240214101258
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798380133043
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI30530870
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a020
■1001  ▼aUrgo,  Kelsey.
■24510▼aInvestigating  the  Influence  of  Subgoals  on  Learning  During  Search▼h[electronic  resource]
■260    ▼a[S.l.]▼bThe  University  of  North  Carolina  at  Chapel  Hill.  ▼c2023
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2023
■300    ▼a1  online  resource(143  p.)
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  85-02,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Arguello,  Jaime.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--The  University  of  North  Carolina  at  Chapel  Hill,  2023.
■506    ▼aThis  item  must  not  be  sold  to  any  third  party  vendors.
■520    ▼aSearch-as-learning  research  has  emphasized  the  need  to  better  support  searchers  when  learning  about  complex  topics  online.  Prior  work  in  the  learning  sciences  has  shown  that  effective  self-regulated  learning  (SRL),  in  which  goals  are  a  central  function,  is  critical  to  improving  learning  outcomes.  This  dissertation  investigates  the  influence  of  subgoals  on  learning  during  search.  Two  conditions  were  investigated:  Subgoals  and  NoSubgoals.  In  the  Subgoals  condition,  a  tool  called  the  Subgoal  Manager  was  used  to  help  searchers  to  develop  specific  subgoals  associated  with  an  overall  learning-oriented  search  task.  The  influence  of  subgoals  is  explored  along  four  dimensions:  (1)  learning  outcomes;  (2)  searcher  perceptions;  (3)  search  behaviors;  and  (4)  SRL  processes.  Learning  outcomes  were  measured  with  two  assessments,  an  established  multiple-choice  conceptual  knowledge  test  and  an  open-ended  summary  of  learning.  Learning  assessments  were  administered  immediately  after  search  and  one  week  after  search  to  capture  learning  retention.  A  qualitative  analysis  was  conducted  to  identify  the  percentage  of  true  statements  on  open-ended  learning  assessments.  A  think-aloud  protocol  was  used  to  capture  SRL  processes.  A  second  qualitative  analysis  was  conducted  to  categorize  SRL  processes  from  think-aloud  comments  and  behaviors  during  the  search  session.  Findings  from  the  dissertation  suggest  that  subgoals  improved  learning  during  search.  Additionally,  it  seems  that  subgoals  helped  participants  to  better  retain  what  was  learned  one  week  later.  Findings  also  suggest  that  SRL  processes  of  participants  in  the  Subgoals  condition  were  more  frequent  and  more  diverse.  SRL  processes  that  were  explicitly  supported  by  the  Subgoal  Manager  seemed  to  be  more  frequent  in  the  Subgoals  condition  as  well  as  SRL  processes  that  were  not  explicitly  supported.
■590    ▼aSchool  code:  0153.
■650  4▼aInformation  science.
■650  4▼aEducational  technology.
■650  4▼aComputer  science.
■653    ▼aGoal-setting
■653    ▼aHuman-computer  interaction
■653    ▼aInformation  retrieval
■653    ▼aLearning
■653    ▼aSearch  assistance  tools
■653    ▼aSelf-regulated  learning
■690    ▼a0723
■690    ▼a0984
■690    ▼a0710
■71020▼aThe  University  of  North  Carolina  at  Chapel  Hill▼bInformation  and  Library  Science.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g85-02B.
■773    ▼tDissertation  Abstract  International
■790    ▼a0153
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2023
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T16933534▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.
■980    ▼a202402▼f2024

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서