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An Achievement Prediction Model of Meaningful Learning, Motivation, and Cognitive on SPANI: Partial Least Square AnalysisUn modelo de predicción del rendimiento del aprendizaje significativo, la motivación y la cognición en SPANI: análisis de mínimos cuadrados parciales

Resumen

En este trabajo se empleó un sistema de aprendizaje SPANI (Shooting Pose Adjustment with Nature Interactions) con un modelo de predicción de logros del aprendizaje significativo. Para analizar los resultados se utilizó el método de los mínimos cuadrados parciales (PLS) y el método cognitivo y de motivación. El modelo propuesto se centra en el modo de enseñanza de las tecnologías de la información y la comunicación, el aprendizaje significativo, la motivación para el aprendizaje, la carga cognitiva y el rendimiento escolar. Las teorías del modelo de predicción de logros SPANI investigaron el grado de aprendizaje significativo del alumno, la motivación para el aprendizaje, la carga cognitiva y el logro de aprendizaje (Huang et al. 2012, Credé y Phillips 2011, Deleeuw y Mayer 2008, y Peterson et al. 2010). Se utilizaron cuestionarios y pruebas de sistemas con 107 muestras válidas en el registro de muestras para realizar estadísticas narrativas, inspección de fiabilidad y validez, y PLS de Modelado de Ecuaciones Estructurales (SEM). Los resultados muestran que el sistema desarrollado es muy útil para la motivación de aprendizaje del alumno y el logro de aprendizaje. Además, la motivación del alumno, que influye en el grado de carga cognitiva y en los resultados del aprendizaje, tiene una relación muy estrecha. Esto significa que los diseñadores de materiales didácticos pueden empezar con contenidos digitales para mejorar la motivación de aprendizaje y también manejar las dos partes importantes que son la estrategia de aprendizaje y la motivación de aprendizaje. Puede ser muy útil para mejorar la calidad de la enseñanza.

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