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Literaturnachweis - Detailanzeige

 
Autor/inn/enTansomboon, Charissa; Gerard, Libby F.; Vitale, Jonathan Michael; Linn, Marcia C.
TitelPersonalization of Automated Guidance in a Web-Based Inquiry Science Environment
Quelle(2016), (13 Seiten)
PDF als Volltext Verfügbarkeit 
Spracheenglisch
Dokumenttypgedruckt; online; Monographie
SchlagwörterWeb Based Instruction; Inquiry; Active Learning; Science Instruction; Automation; Guidance; Individualized Instruction; Student Motivation; Instructional Innovation; Grade 6; Science Achievement; Achievement Gains; Content Area Writing; Revision (Written Composition); Instructional Effectiveness
AbstractWhile automated guidance in online units has been found to successfully support learning, students can sometimes feel alienated rather than motivated due to computerized guidance seeming impersonal. In this study, we explore ways to improve learning and motivation by personalizing adaptive guidance. Standard adaptive guidance is compared to more transparently personalized adaptive guidance, which a) explains how guidance adapts to student work, b) explicitly indicates student progress, and c) refers to students by name. The personalized condition was more effective than the standard condition for performance on an embedded item in the unit, and led to higher pre to posttest gains among low prior knowledge students. These results suggest that increasing personalization of adaptive guidance can increase motivation and student learning. (As Provided).
AnmerkungenAERA Online Paper Repository. Available from: American Educational Research Association. 1430 K Street NW Suite 1200, Washington, DC 20005. Tel: 202-238-3200; Fax: 202-238-3250; e-mail: subscriptions@aera.net; Web site: http://www.aera.net
Erfasst vonERIC (Education Resources Information Center), Washington, DC
Update2020/1/01
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