Классификация учебных мотивов: Понятия мотива и мотивации, классификация мотивов обучения
Тема мотивы учения
Скачать 40.26 Kb.
|
- Навигация по данной странице:
- Вопросы для самопроверки
- Список литературы
- Интернет-ресурсы (ссылки)
ТЕМА 6. МОТИВЫ УЧЕНИЯ6.1. Мотивация как психологическая категория 6.1.1. Проблема определения мотивов 6.1.2. Основные трактовки мотива 6.1.3. Мотив — мотивация — мотивационная сфера личности 6.2. Учебная мотивация 6.2.1. Сущность учебных мотивов 6.2.2. Источники учебной мотивации 6.2.3. Классификация учебных мотивов 6.2.4. Характеристики и функции учебной мотивации 6.2.5. Интерес в мотивационной сфере 6.2.6. Отношение к учению в мотивационной сфере 6. 3. Мотивация достижения успеха 6.3.1. Проблема мотивации достижения успеха 6.3.2. Теория мотивации достижения Аткинсона 6.3.3. Изучение мотивации достижения успеха в отечественной психологии 6.3.4. Соотношение мотивов достижения успеха и избегания неудачи 6.3.5. Особенности проявления мотивации достижения в учебном процессе 6.3.6. Феномен «обученной беспомощности» 6.4. Формирование и изучение учебной мотивации 6.4.1. Формирование учебной мотивации 6.4.2. Изучение учебной мотивации Вопросы для самопроверки
Список литературы
Интернет-ресурсы (ссылки)
Каталог: f17 -> bin files bin files -> Конспект лекций к курсу «Безопасность жизнедеятельности» bin files -> Тема методы педагогической психологии bin files -> Программа дисциплины безопасность жизнедеятельности квалификация (степень) выпускника bin files -> Тема обучение и развитие Скачать 40.26 Kb. Поделитесь с Вашими друзьями: |
База данных защищена авторским правом ©dogmon. org 2023
обратиться к администрации
Тема мотивы учения
Скачать 40,26 Kb.
|
- Навигация по данной странице:
- Вопросы для самопроверки
- Список литературы
- Интернет-ресурсы (ссылки)
ТЕМА 6. МОТИВЫ УЧЕНИЯ6.1. Мотивация как психологическая категория 6.1.1. Проблема определения мотивов 6.1.2. Основные трактовки мотива 6.1.3. Мотив — мотивация — мотивационная сфера личности 6.2. Учебная мотивация 6.2.1. Сущность учебных мотивов 6.2.2. Источники учебной мотивации 6.2.3. Классификация учебных мотивов 6.2.4. Характеристики и функции учебной мотивации 6.2.5. Интерес в мотивационной сфере 6. 2.6. Отношение к учению в мотивационной сфере 6.3. Мотивация достижения успеха 6.3.1. Проблема мотивации достижения успеха 6.3.2. Теория мотивации достижения Аткинсона 6.3.3. Изучение мотивации достижения успеха в отечественной психологии 6.3.4. Соотношение мотивов достижения успеха и избегания неудачи 6.3.5. Особенности проявления мотивации достижения в учебном процессе 6.3.6. Феномен «обученной беспомощности» 6.4. Формирование и изучение учебной мотивации 6.4.1. Формирование учебной мотивации 6.4.2. Изучение учебной мотивации Вопросы для самопроверки
Список литературы
Интернет-ресурсы (ссылки)
Каталог: f17 -> bin files Скачать 40,26 Kb. Поделитесь с Вашими друзьями: |
База данных защищена авторским правом ©psihdocs.ru 2023
обратиться к администрации
Мотивы: Классификация, функции и модификации
РЕКЛАМА:
В этой статье мы обсудим:- 1. Классификация мотивов 2. Функции мотивов 3. Модификация 4. Важные ситуационные детерминанты.
Классификация мотивов :Она разделена на два общих класса:
1. Физиологический:
Реклама:
Первичные погружения:
:
Первичные погружения:
:
.0008
Состоит из незаученных влечений, возникающих в процессе созревания. Физиологический драйв.
2. Социальные:
Вторичный диск:
РЕКЛАМА:
Те, которые приобретаются в процессе обучения. Эти побуждения включают в себя большой элемент обучения.
1. Физиологическое влечение или первичное влечение :
Три причины физиологического влечения:
(i) Стимулы
(ii) Ткани и
(iii) Гормональные вещества в крови.
Гомеостаз:
Это тенденция организма поддерживать баланс между внутренними физиологическими состояниями. Это необходимо для выживания человека.
Температура тела, давление, кровообращение, пульс и сердцебиение. Многие гомеостатические механизмы участвуют в поддержании состояния в пределах нормы. Поведение, имеющее эффект регуляции внутреннего физиологического состояния для поддержания баланса физиологических механизмов поддержания баланса в организме.
РЕКЛАМА:
Голод тепло, холод и боль физиологические влечения, жажда, голод и секс. Жажда побуждает пить. Сон — типичный физиологический драйв. Потребность во сне реальна. Сексуальная мотивация уникальна среди биологической мотивации.
Сексуальная привычка гораздо важнее в сексуальном поведении человека и высших животных, чем среди низших животных.
В основе материнского влечения лежит комбинация гормонов, выделяемых во время беременности.
2. Вторичные влечения — психологические и социальные :
Многие виды поведения мотивированы психологическими влечениями:
i. Активность:
Один из влечений, который вообще характерен для всех видов влечения к телесной активности. Но физиологические потребности более активны. Активность также может иметь своим источником сенсорную стимуляцию. Активность — это побуждение показывает, что активность сама по себе может быть наградой за воспитание.
ii. Страх:
Его следует считать влечением просто потому, что оно мотивирует поведение. Это побуждает человека попытаться избежать вызывающей страх ситуации или негативной цели. Это мощный драйв. Многим страхам можно научиться, но некоторым не научиться.
iii. Любопытство:
Интерес к новой стимуляции называется влечением к любопытству. Это характерно для удовлетворения всех влечений. Любопытство, как и физиологическое влечение, — это необученные влечения, которые усиливаются при лишении и ослабевают при удовлетворении.
iv. Манипулятивный драйв:
Это довольно сложно, если не невозможно; отделить то, что делается при изучении новой ситуации, от того, что пережито. Мы еще не определили, задействованы ли разные приводы. Управляемые влечения не отличаются от влечения любопытства или исследовательского влечения. Он манипулирует объектами.
v. Нежное влечение:
Любовь — мощный мотив в человеческих делах. Если не принимать во внимание сексуальный компонент, привязанность к другим по-прежнему является очень важным побуждением. Он возникает в ходе нормального созревания. Привязанность в значительной степени узнала.
Страх, любопытство и привязанность могут противоречить друг другу. Необычная ситуация может вызвать как страх, так и любопытство. Аффективное стремление к утешению в контакте с объектом, похожим на мать, кажется необученным стремлением. Его удовлетворение может облегчить страх, поддержать выражение любопытства.
При сравнении первичных влечений у животных материнское влечение сильнее жажды, голода и полового влечения; они, в свою очередь, сильнее, чем любопытство или исследовательские побуждения.
VI. Депривация:
Когда влечение сильно лишено, оно доминирует над другими влечениями, и деятельность направлена на его удовлетворение. Снижение сенсорной стимуляции до минимума вызывает беспокойство и потерю способности концентрироваться. Обычно люди не могут терпеть его очень долго.
Функции мотивов :(i) Три функции мотива:
(a) Мотив активизирует поведение
(b) Мотив вызывает активность,
(c) Мотив высвобождает энергию
(ii) Избирательная функция мотива:
Выберите мотив в соответствии с потребностью.
(iii) Мотив направляет поведение:
Все мотивы и стимулы не равносильны. Они меняются в зависимости от времени и окружающей среды. Человеческая природа хочет избавиться от напряжения, поэтому познавательный опыт всегда полезен.
Модификация мотивов :Побуждения, которые обсуждались, такие как голод, жажда, любопытство и привязанность, все присутствуют в человеке.
1. Приобретенный страх:
Один из них называется обусловливанием большинства вещей, которых мы теперь боимся, будучи взрослыми, и которых не боялись в младенчестве. Мы научились бояться их в процессе обусловливания. Эти выученные страхи во многих случаях сильно мотивируют и заставляют вырабатывать новые привычки.
2. Вторичная цель:
Посредством обусловливания мы также можем научиться позитивным целям. Процесс тот же, но знак другой. Мы приобретаем новые цели, называемые вторичными, которых раньше у нас не было.
Например, мать берет своего ребенка на руки каждый раз, когда он плачет (из-за голода), чтобы накормить его, ребенок со временем приобретает цель взять его на руки и может плакать, чтобы его взяли, даже если он не голоден.
3. Социальные ценности:
Некоторые ценности, приобретаемые таким образом, связаны с другими людьми, а некоторые, заметьте, называются социальными ценностями.
Человек стремится к приобретению социальных ценностей, потому что с момента его рождения другие люди так много делают для удовлетворения его потребностей в еде, в тепле, в сухости или в удобном положении.
4. Обобщение и фиксация:
Есть тенденция реагировать одинаково.
Сложные мотивы:
Мотивированное поведение может быть изменено в результате старения и обучения. Принадлежность, социальное одобрение, статус, безопасность.
Достижение:
Достижение — мощный мотив. Это мотив совершить что-то, чтобы добиться успеха в том, что предпринимается, и избежать неудачи. Сила мотива достижения, как и другого сложного мотива, варьируется от человека к человеку. У некоторых людей стремление к успеху в том, за что они берутся, чрезвычайно сильно, у них очень высокий уровень стремления.
Уровень устремления – Уровни достижения = Несоответствие цели
Между уровнем стремления и уровнем достижения есть большое или малое расхождение, люди ставят свои цели немного выше, чем они уверены в достижении, и это нормально. Несоответствие часто возникает из-за того, что люди научились бояться неудач. Они не ставят перед собой высоких целей, опасаясь их достижения.
В последние годы мотив достижения изучался внутри компании. Это считается уровнем устремления.
Важные ситуационные детерминанты достижения Мотив :1. Стремление к достижению успеха.
2. Склонность избегать неудач.
T f = M af x P f x l f
4. Конфликт приближения-избегания в ситуациях достижения.
Главная ›› Психология ›› Мотивация ›› Мотивы
Классификация мотивации и прогнозирование оценок для учащихся МООК
. 2016;2016:2174613.
дои: 10.1155/2016/2174613. Epub 2016 14 января.
Бинь Сюй 1 , Дэн Ян 2
Принадлежности
- 1 Вычислительный центр, Северо-восточный университет, Шэньян 110819, Китай.
- 2 Колледж информационных наук и инженерии Северо-восточного университета, Шэньян 110819, Китай.
- PMID: 26884747
- PMCID: PMC4738730
- DOI: 10.1155/2016/2174613
Бесплатная статья ЧВК
Бинь Сюй и др. Компьютер Intel Neurosci. 2016.
Бесплатная статья ЧВК
. 2016;2016:2174613.
дои: 10. 1155/2016/2174613. Epub 2016 14 января.
Авторы
Бинь Сюй 1 , Дэн Ян 2
Принадлежности
- 1 Вычислительный центр, Северо-восточный университет, Шэньян 110819, Китай.
- 2 Колледж информационных наук и инженерии Северо-восточного университета, Шэньян 110819, Китай.
- PMID: 26884747
- PMCID: PMC4738730
- DOI: 10.1155/2016/2174613
Абстрактный
В то время как МООК предлагают образовательные данные в новом масштабе, многие преподаватели находят большой потенциал больших данных, включая подробные записи о деятельности каждого учащегося. Поведение учащегося, например, если учащийся бросит курс, можно предсказать. Как обеспечить эффективный, экономичный и масштабируемый метод для обнаружения списывания на тестах, таких как суррогатный сдающий экзамен, является сложной проблемой. В этой статье мы представляем метод прогнозирования оценок, который использует характеристики активности учащихся, чтобы предсказать, сможет ли учащийся получить сертификат, если он / она сдаст тест. Метод состоит из двухэтапных классификаций: мотивационная классификация (MC) и классификация оценок (GC). MC делит всех учащихся на три группы, включая получение сертификатов, просмотр видео и выборку курса. Затем GC прогнозирует, что учащийся, получивший сертификат, может получить или не получить сертификат. Наш эксперимент показывает, что предложенный метод может соответствовать модели классификации в мелком масштабе, и можно найти суррогатного экзаменатора.
Цифры
Рисунок 1
Количество экзаменуемых и…
Рисунок 1
Количество сдавших экзамены и тех, кто действительно прошел сертификацию.
Рисунок 1Количество сдавших экзамены и действительно получивших сертификат.
Рисунок 2
Количество учащихся с…
Рисунок 2
Количество учащихся с одинаковой активностью.
фигура 2Количество учащихся с одинаковой активностью.
Рисунок 3
Деятельность учащегося в сравнении с классом…
Рисунок 3
Деятельность учащегося в зависимости от оценки курса HealthStat.
Рисунок 3Деятельность учащегося в сравнении с оценкой курса HealthStat.
Рисунок 4
Средняя активность экзаменатора и…
Рисунок 4
Средняя активность сдающих и не сдающих экзамен.
Рисунок 4Средняя активность сдающих и не сдающих экзамен.
Рисунок 5
Количество студентов разных…
Рисунок 5
Количество учащихся разного индекса активности (Курс: CS-1).
Рисунок 5Количество учащихся разного индекса активности (Курс: CS-1).
Рисунок 6
Сравнение количества…
Рисунок 6
Сравнение количества трех разных категорий.
Рисунок 6Сравнение количества трех разных категорий.
Рисунок 7
Точность прогнозирования различных SVM…
Рисунок 7
Точность прогнозирования различных ядер SVM.
Рисунок 7Точность предсказания различных ядер SVM.
См. это изображение и информацию об авторских правах в PMC
Похожие статьи
Прогнозирование успеваемости учащегося с помощью анализа поведения при просмотре видеорядов с использованием образовательного интеллектуального анализа данных.
Эль-Ауифи Х. , Эль-Хаджи М., Эс-Саади Ю., Дузи Х. Эль Ауифи Х. и др. Educ Inf Technol (Дордр). 2021;26(5):5799-5814. doi: 10.1007/s10639-021-10512-4. Epub 2021 3 мая. Educ Inf Technol (Дордр). 2021. PMID: 33967589 Бесплатная статья ЧВК.
Кто пройдет? Анализ поведения учащихся на МООК.
Ценг С.Ф., Цао Ю.В., Ю Л.К., Чан К.Л., Лай К.Р. Ценг С.Ф. и др. Res Pract Technol Enhanc Learn. 2016;11(1):8. doi: 10.1186/s41039-016-0033-5. Epub 2016 8 апр. Res Pract Technol Enhanc Learn. 2016. PMID: 30613241 Бесплатная статья ЧВК.
Рекомендации партнеров по обучению для учащихся xMOOC.
Сюй Б., Ян Д. Сюй Б и др. Компьютер Intel Neurosci. 2015;2015:832093. дои: 10.1155/2015/832093. Epub 2015 12 января. Компьютер Intel Neurosci. 2015. PMID: 25663836 Бесплатная статья ЧВК.
Совместное онлайн-обучение: новый подход к дистанционному НМО.
Веча Дж., Барри Н. Веха Дж. и соавт. акад. мед. 2002 сен; 77 (9)):928-9. акад. мед. 2002. PMID: 12228097 Обзор.
Учебная программа, основанная на компетенциях, способствует значительному обучению.
Хуртубис Л., Роман Б. Хуртубис Л. и др. Curr Probl Pediatr Adolesc Health Care. 2014 июль; 44 (6): 164-9. doi: 10.1016/j.cppeds.2014.01.005. Curr Probl Pediatr Adolesc Health Care. 2014. PMID: 24981665 Обзор.
Посмотреть все похожие статьи
Цитируется
Образовательные методы интеллектуального анализа данных для прогнозирования успеваемости учащихся: обзор методов и сравнительный анализ.
Чжан Ю, Юнь Ю, Ан Р, Цуй Дж, Дай Х, Шан Х. Чжан И и др. Фронт Псих. 2021 7 декабря; 12:698490. doi: 10.3389/fpsyg.2021.698490. Электронная коллекция 2021. Фронт Псих. 2021. PMID: 34950079 Бесплатная статья ЧВК.
Рекомендации
- Мартин Ф. Г. Изменят ли массовые открытые онлайн-курсы наше преподавание? Коммуникации АКМ. 2012;55(8):26–28. дои: 10.1145/2240236.2240246. — DOI
- О’Рейли У.-М., Верамачанени К. Технология интеллектуального анализа больших данных МООК. Исследования и практика в области оценки. 2014;9(2):29–37.
- Штейн Л.