Файл: Исследование взаимосвязи между выдержкой, саморегулируемым обучением и успехом в обучении.docx
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 04.02.2024
Просмотров: 57
Скачиваний: 1
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
настойчивость положительно коррелировала с мотивационными, метакогнитивными и когнитивными стратегиями, последовательный интерес был только положительно связан с управлением временем и учебной средой. Bowman et al. (2015) также обнаружили в своем исследовании со студентами университетов, что два измерения твердости различаются по своей прогностической силе в отношении компетенций SRL. Настойчивость оказалась важным предиктором настойчивости, способности к учебе, изучению удовлетворенности и чувства принадлежности. С другой стороны, постоянный интерес был негативно связан с намерением сменить тематику. Различные исследования также показали положительную корреляцию между упорством (особенно настойчивостью) и мотивационными конструкциями, такими как самоэффективность, готовность прилагать усилия, ценности и ожидание успеха (Fleckenstein et al. 2014; Hodge et al. 2017; Muenks et al. 2017; Wolters and Hussain 2015) или общие мотивационные меры, такие как «школьная мотивация» (Eskreis-Winkler et al. 2014). В качестве возможного объяснения взаимосвязи между упорством и мотивацией в литературе обсуждается, в частности, концептуальное совпадение между твердостью и другими конструкциями, такими как добросовестность, приверженность и настойчивость, некоторые из которых тесно коррелируют с мотивационными переменными (Credé et al. 2017; Fite et al. 2017; Steinmayr et al. 2018). В целом, ясно, что учащиеся с большей выдержкой более настойчивы по сравнению с учащимися с меньшим упорством, больше используют стратегии, имеют более высокую мотивацию, имеют больше метакогнитивных знаний и, в частности, более охотно тратят время и обязательства на школьное обучение.
2.4 Твердость и производительность
Учащиеся с большей выдержкой с большей вероятностью активизируют свои навыки, проявляют большую настойчивость в решении проблем, меньше разочаровываются в неудачах и более последовательно преследуют долгосрочные цели (Duckworth et al. 2007). Соответственно, в литературе существуют положительные корреляции между упорством и различными показателями удержания успеха в системе образования, высшими образовательными квалификациями и меньшим количеством карьерных изменений (Bowman et al. 2015; Дакворт и Куинс 2009). Schmidt et al. (2017) обнаружили в своем исследовании, что твердость как общая конструкция является значительным предиктором школьных оценок в средних школах. Аналогично West et al. (2016), которые смогли показать положительное увеличение баллов в тесте производительности с четвертого по восьмой класс для учащихся с большей выдержкой, Eskreis-Winkler et al. (2014) также обнаружили, что учащиеся, которые имеют больше выдержки, заканчивают среднюю школу более успешно, чем учащиеся с меньшим упорством. Положительная корреляция между выдержкой и академической успеваемостью также была обнаружена Hodge et al. (2017) у студентов университетов. Множественный регрессионный анализ показал, что персистентность, в частности, имеет инкрементную валидность (см. также Bowman et al. 2015; Вайскирх 2016). В исследовании Muenks et al. (2017) только настойчивость могла предсказать школьные оценки, тогда как последовательный интерес не коррелировал с успеваемостью. Rimfeld et al. (2016) также обнаружили только корреляции между настойчивостью и школьными оценками в национальном тесте школьной успеваемости в конце обязательного школьного образования среди молодых людей в Великобритании.
Другие исследования, однако, наблюдали слабую корреляцию или отсутствие корреляции между твердостью и производительностью, особенно после того, как в модели были вставлены различные контрольные переменные. После того, как Думфарт и Нойбауэр (2016) контролировали интеллект и добросовестность у 500 учащихся старших классов средней школы, корреляции между выдержкой и успеваемостью в языке, науке и общем среднем балле исчезли по всем предметам. В Bazelais et al. (2016) связь между выдержкой и успеваемостью студентов исчезла после того, как они проверили предыдущую производительность. Уолтерс и Хуссейн (Wolters and Hussain, 2015) наблюдали положительную связь между настойчивостью и ожиданиями достижений среди студентов университетов, но эта положительная связь исчезла после того, как компетенции SRL были введены в регрессионную модель в качестве дополнительных предикторов. Steinmayr et al. (2018) сообщили о небольшом влиянии выдержки (особенно настойчивости) на производительность в их исследовании со старшеклассниками после контроля личностных черт, мотивации и вовлеченности. Различные результаты дают понять, что компетенции SRL и мотивационные переменные могут опосредуть взаимосвязь между выдержкой и производительностью.
Хотя есть противоречивые выводы о взаимосвязи между выдержкой и производительностью, Credé et al. (2017) пришли к выводу в своем мета-анализе, что люди с большей выдержкой, как правило, имеют более высокие результаты обучения, чем люди с меньшим упорством. Преимущественно настойчивость была способна прояснить дисперсионные части исполнения, в то время как постоянный интерес к этому отношению играл подчиненную роль. В целом, объяснительная сила Grit скромна со средним клиренсом дисперсии чуть менее 4%. Возможные объяснения противоречивых выводов можно найти в степени сложности и ясности задачи: в отличие от диффузных порядков, четко определенные задачи имеют ясность целей, что облегчает достижение долгосрочных целей. Кроме того, школьные оценки часто использовались в предыдущих исследованиях в школьном контексте. К ним также относятся задачи, которые слишком просты или малогабаритны, которые, как правило, требуют мало выдержки. Поэтому можно предположить, что потенциал выдержки вступает в игру в основном в сложной и долгосрочной деятельности (Abuhassan and Bates 2015).
3 Цели исследования
Чтобы успешно закончить гимназию в Швейцарии, ученики должны написать научную пропедевтическую диссертацию, диссертацию Матура, к концу своего обучения в гимназии. Диссертация Матура представляет собой обширную письменную работу, которая пишется независимо в течение определенного периода времени, обычно в течение одного года, в основном во внеклассный период. Это обязательный компонент для того, чтобы получить степень бакалавра (аналогично Abitur) и, таким образом, получить доступ к университетскому образованию. В этом исследовании будет проанализирована взаимосвязь между выдержкой и производительностью в диссертации Matura с учетом компетенций SRL в качестве опосредующих факторов. Три вопроса находятся в центре этого исследования:
1. В какой степени существуют связи между Grit и различными компетенциями SRL в контексте обширной и сложной письменной работы? Аналогично предыдущим выводам, мы предполагаем, что настойчивость и постоянный интерес значительно предсказывают когнитивные регуляторные компетенции, мотивационные регуляторные стратегии и метамотивационные знания (H1).
2. В какой степени Grit обладает предикативной силой для предсказания степени диссертации Matura? Хотя связь между Grit и производительностью не согласуется в ограниченной степени, мы предполагаем, что Grit является значительным предиктором в контексте большой и сложной задачи. В частности, ожидается, что постоянство будет иметь значительную прогностическую силу, тогда как постоянному интересу приписывается подчиненная роль (H2).
3. Как компетенции SRL опосредуют взаимосвязь между твердостью и производительностью в сложной и крупномасштабной задаче? Основываясь на предыдущих исследованиях, показывающих, что различные когнитивные способности опосредуют влияние выдержки на производительность, мы предполагаем, что косвенное влияние твердости через компетенции SRL на производительность очевидно (H3).
4 Метод
4.1 Структура и выборка обследования
База данных, на которой основано это исследование, основана на продольном опросе, в ходе которого учащиеся были опрошены в течение одного года в общей сложности в пяти точках измерения процесса подготовки их диссертации По Матуре (t1 до начала диссертации Матура, t2 после представления концепции, t3 в процессе подготовки, t4 после представления диссертации Матура, t5 после представления диссертации Матура). Учащиеся гимназии (11-й/12-й класс) являются выходцами из двенадцати различных городских и сельских, а также небольших и крупных гимназий в немецкоязычной Швейцарии. Участие гимназий в продольном изучении было добровольным. Тем не менее, онлайн-опросы были обязательными для всех студентов, которые собирались начать свою работу в Matura.
Имеющиеся анализы основаны на общей выборке N= 1215 студентов (56,9% женщин). Студенты были в среднем М = 17,5 лет (SD = 0,80) в первое время измерения. В четвертое время измерения студенты были на год старше (M = 18,5; SD = 0,82). 83,4% учащихся объявили немецкий/швейцарский немецкий своим родным языком. Выборка репрезентативна для школьного уровня с точки зрения гендерного распределения и происхождения.
4.2 Инструменты
Данные для настоящего исследования были собраны с использованием стандартизированных онлайновых опросов. Стандартизированный вопросник использовался для оценки выдержки (t1), когнитивных регуляторных компетенций (t3) и мотивационных стратегий регулирования (ретроспектива, t4). Напротив, знание метамотивационной стратегии (t3) было записано на основе теста знаний.
Grit был записан с подтвержденным немецким переводом англоязычной шкалы Grit Duckworth and Quinn (2009) (Schmidt et al. 2017), который содержит по четыре пункта каждый по двум измерениям настойчивости (например, «Все, что я начинаю, я также заканчиваю») и постоянного интереса (например, «Я часто ставлю перед собой цель, но затем решаю позже, преследовать другую цель», перекодировано). Подтверждающий факторный анализ (KFA) с Mplus (версия 8.1; Muthén & Muthén, 1998–2017) впервые показали неудовлетворенные оценки соответствия для модели с двумя коррелирующими факторами первого порядка. Кроме того, пункт «Меня не обескураживают неудачи» показал слабые обвинения в стойкости латентного фактора (эта проблема также была показана в Bowman et al. 2015; Muenks et al. 2017). Однако, поскольку преодоление неудач является важной частью конструкции сохраняемости, этот пункт не был исключен. Аналогично Schmidt et al. (2017), корреляции остатков были допущены в конструктивной персистенции. Кроме того, на основе подсказок модификации в Mplus были разрешены корреляции остатков двух других элементов в стойкости конструкции и двух элементов в постоянном интересе. Из-за сходства соответствующих элементов эти изменения имели смысл с точки зрения содержания. Соответственно модифицированная двумерная модель с двумя коррелированными латентными факторами теперь имела хорошие значения соответствия: χ 2 ( 16) = 31 869, RMSEA = 0,028 (90 CI [0,013, 0,043]), CFI = 0,993, SRMR = 0,021. Напротив, одномерная модель имела неудовлетворительные значения соответствия: χ 2 (17) = 224 994, RMSEA = 0,100 (90 CI [0,089, 0,112]), CFI = 0,911, SRMR = 0,069. На основе этих результатов расчеты продолжаются с помощью двумерной модели, которая включает в себя два коррелированных латентных фактора. Описательные характеристики двух шкал можно найти в таблице 1.
Когнитивные регуляторные компетенции. Основываясь на (Karlen, Suter and Compagnoni in Vorb.), шкала была использована для измерения самооценки компетентности, чтобы иметь возможность применять когнитивные стратегии с высоким качеством, которая состоит из четырех пунктов (например, «Я могу свести обширные темы к основным»). В качестве введения студентам было предложено подумать о тезисе Матура при ответе на вопросы: «Если вы думаете о своем тезисе Матура: в какой степени следующие утверждения применимы к вам?». Шкала включает в себя компетенцию устанавливать успешные отношения и связи между различным содержанием и логически соотносить их друг с другом, хорошо сводить темы к основам и успешно связывать новую информацию с предыдущими знаниями. Шкала показала хорошую надежность.
Стратегии мотивационной регуляции1 были собраны с четырьмя подшкалами из измерительного прибора для регистрации самоотчетной регуляции мотивации Schwinger et al. (2007). В качестве введения студентам было предложено сосредоточиться на тезисе Матура: «Последний месяц перед вручением диссертации Матура иногда может быть очень утомительным. Поэтому студенты используют разные стратегии для завершения работы. В какой степени к вам относятся следующие утверждения?». Увеличение личной значимости (3 пункта, например, «Я пытался связать то, что я изучал, со своим собственным опытом»), самонаграждение (4 пункта, например, «Я обещал себе какую-то награду, когда выполнял работу»),контроль окружающей среды (3 пункта, например, «Я позаботился о том, чтобы произошло как можно меньше отвлекающих факторов») и подшкала поставили частичные цели (3 пункта, Например, «Я подходил к задачам шаг за шагом, чтобы создать ощущение, что я хорошо прогрессирую»). На основе четырех подшкал сформирован вышестоящий индекс мотивационной регуляции. KFA в Mplus сразу же показал хорошие оценки соответствия для одномерной модели с латентным индексом мотивационной регуляции: χ2 (1) = 1,055, RMSEA = 0,007 [90 CI: 0,000, 0,082], CFI = 1,000, SRMR = 0,006., так что этот индекс применяется следующим образом.
Метамотивационные знания (MeMoWi) были записаны с помощью недавно разработанного теста знаний. Разработка теста MeMoWi следует в своем обосновании конструкции уже существующему и многократно проверенному и протестированному сценарийному методу регистрации знаний о предметно-специфической метакогнитивной стратегии (например, Händel et al. 2013; Maag Merki et al. 2013; Neuenhaus et al. 2017). MeMoWi состоит из трех сценариев, которые отображают три фазы SRL (додейственная, действительная и постдейственная фаза) в процессе подготовки диссертации Matura (см. вводный текст рис. 1). Для каждого сценария опрошенные студенты должны были оценить восемь предложенных стратегий с точки зрения их полезности для освоения специфических для сценария задач по 6-балльной шкале Лайкерта (1 = совсем не полезно до 6 = очень полезно) (см. Рис. 1). Оценка теста MeMoWi проводилась аналогично другим метакогнитивным тестам знаний на основе парных сравнений (например, стратегия X более или менее полезна, чем стратегия Y). Это оценивает знание относительной полезности различных стратегических альтернатив. Для количественной оценки достоверности этих парных сравнений заранее был проведен экспертный опрос с участием десяти экспертов из университетской среды, обладающих обширными знаниями в области мотивации.
2.4 Твердость и производительность
Учащиеся с большей выдержкой с большей вероятностью активизируют свои навыки, проявляют большую настойчивость в решении проблем, меньше разочаровываются в неудачах и более последовательно преследуют долгосрочные цели (Duckworth et al. 2007). Соответственно, в литературе существуют положительные корреляции между упорством и различными показателями удержания успеха в системе образования, высшими образовательными квалификациями и меньшим количеством карьерных изменений (Bowman et al. 2015; Дакворт и Куинс 2009). Schmidt et al. (2017) обнаружили в своем исследовании, что твердость как общая конструкция является значительным предиктором школьных оценок в средних школах. Аналогично West et al. (2016), которые смогли показать положительное увеличение баллов в тесте производительности с четвертого по восьмой класс для учащихся с большей выдержкой, Eskreis-Winkler et al. (2014) также обнаружили, что учащиеся, которые имеют больше выдержки, заканчивают среднюю школу более успешно, чем учащиеся с меньшим упорством. Положительная корреляция между выдержкой и академической успеваемостью также была обнаружена Hodge et al. (2017) у студентов университетов. Множественный регрессионный анализ показал, что персистентность, в частности, имеет инкрементную валидность (см. также Bowman et al. 2015; Вайскирх 2016). В исследовании Muenks et al. (2017) только настойчивость могла предсказать школьные оценки, тогда как последовательный интерес не коррелировал с успеваемостью. Rimfeld et al. (2016) также обнаружили только корреляции между настойчивостью и школьными оценками в национальном тесте школьной успеваемости в конце обязательного школьного образования среди молодых людей в Великобритании.
Другие исследования, однако, наблюдали слабую корреляцию или отсутствие корреляции между твердостью и производительностью, особенно после того, как в модели были вставлены различные контрольные переменные. После того, как Думфарт и Нойбауэр (2016) контролировали интеллект и добросовестность у 500 учащихся старших классов средней школы, корреляции между выдержкой и успеваемостью в языке, науке и общем среднем балле исчезли по всем предметам. В Bazelais et al. (2016) связь между выдержкой и успеваемостью студентов исчезла после того, как они проверили предыдущую производительность. Уолтерс и Хуссейн (Wolters and Hussain, 2015) наблюдали положительную связь между настойчивостью и ожиданиями достижений среди студентов университетов, но эта положительная связь исчезла после того, как компетенции SRL были введены в регрессионную модель в качестве дополнительных предикторов. Steinmayr et al. (2018) сообщили о небольшом влиянии выдержки (особенно настойчивости) на производительность в их исследовании со старшеклассниками после контроля личностных черт, мотивации и вовлеченности. Различные результаты дают понять, что компетенции SRL и мотивационные переменные могут опосредуть взаимосвязь между выдержкой и производительностью.
Хотя есть противоречивые выводы о взаимосвязи между выдержкой и производительностью, Credé et al. (2017) пришли к выводу в своем мета-анализе, что люди с большей выдержкой, как правило, имеют более высокие результаты обучения, чем люди с меньшим упорством. Преимущественно настойчивость была способна прояснить дисперсионные части исполнения, в то время как постоянный интерес к этому отношению играл подчиненную роль. В целом, объяснительная сила Grit скромна со средним клиренсом дисперсии чуть менее 4%. Возможные объяснения противоречивых выводов можно найти в степени сложности и ясности задачи: в отличие от диффузных порядков, четко определенные задачи имеют ясность целей, что облегчает достижение долгосрочных целей. Кроме того, школьные оценки часто использовались в предыдущих исследованиях в школьном контексте. К ним также относятся задачи, которые слишком просты или малогабаритны, которые, как правило, требуют мало выдержки. Поэтому можно предположить, что потенциал выдержки вступает в игру в основном в сложной и долгосрочной деятельности (Abuhassan and Bates 2015).
3 Цели исследования
Чтобы успешно закончить гимназию в Швейцарии, ученики должны написать научную пропедевтическую диссертацию, диссертацию Матура, к концу своего обучения в гимназии. Диссертация Матура представляет собой обширную письменную работу, которая пишется независимо в течение определенного периода времени, обычно в течение одного года, в основном во внеклассный период. Это обязательный компонент для того, чтобы получить степень бакалавра (аналогично Abitur) и, таким образом, получить доступ к университетскому образованию. В этом исследовании будет проанализирована взаимосвязь между выдержкой и производительностью в диссертации Matura с учетом компетенций SRL в качестве опосредующих факторов. Три вопроса находятся в центре этого исследования:
1. В какой степени существуют связи между Grit и различными компетенциями SRL в контексте обширной и сложной письменной работы? Аналогично предыдущим выводам, мы предполагаем, что настойчивость и постоянный интерес значительно предсказывают когнитивные регуляторные компетенции, мотивационные регуляторные стратегии и метамотивационные знания (H1).
2. В какой степени Grit обладает предикативной силой для предсказания степени диссертации Matura? Хотя связь между Grit и производительностью не согласуется в ограниченной степени, мы предполагаем, что Grit является значительным предиктором в контексте большой и сложной задачи. В частности, ожидается, что постоянство будет иметь значительную прогностическую силу, тогда как постоянному интересу приписывается подчиненная роль (H2).
3. Как компетенции SRL опосредуют взаимосвязь между твердостью и производительностью в сложной и крупномасштабной задаче? Основываясь на предыдущих исследованиях, показывающих, что различные когнитивные способности опосредуют влияние выдержки на производительность, мы предполагаем, что косвенное влияние твердости через компетенции SRL на производительность очевидно (H3).
4 Метод
4.1 Структура и выборка обследования
База данных, на которой основано это исследование, основана на продольном опросе, в ходе которого учащиеся были опрошены в течение одного года в общей сложности в пяти точках измерения процесса подготовки их диссертации По Матуре (t1 до начала диссертации Матура, t2 после представления концепции, t3 в процессе подготовки, t4 после представления диссертации Матура, t5 после представления диссертации Матура). Учащиеся гимназии (11-й/12-й класс) являются выходцами из двенадцати различных городских и сельских, а также небольших и крупных гимназий в немецкоязычной Швейцарии. Участие гимназий в продольном изучении было добровольным. Тем не менее, онлайн-опросы были обязательными для всех студентов, которые собирались начать свою работу в Matura.
Имеющиеся анализы основаны на общей выборке N= 1215 студентов (56,9% женщин). Студенты были в среднем М = 17,5 лет (SD = 0,80) в первое время измерения. В четвертое время измерения студенты были на год старше (M = 18,5; SD = 0,82). 83,4% учащихся объявили немецкий/швейцарский немецкий своим родным языком. Выборка репрезентативна для школьного уровня с точки зрения гендерного распределения и происхождения.
4.2 Инструменты
Данные для настоящего исследования были собраны с использованием стандартизированных онлайновых опросов. Стандартизированный вопросник использовался для оценки выдержки (t1), когнитивных регуляторных компетенций (t3) и мотивационных стратегий регулирования (ретроспектива, t4). Напротив, знание метамотивационной стратегии (t3) было записано на основе теста знаний.
Grit был записан с подтвержденным немецким переводом англоязычной шкалы Grit Duckworth and Quinn (2009) (Schmidt et al. 2017), который содержит по четыре пункта каждый по двум измерениям настойчивости (например, «Все, что я начинаю, я также заканчиваю») и постоянного интереса (например, «Я часто ставлю перед собой цель, но затем решаю позже, преследовать другую цель», перекодировано). Подтверждающий факторный анализ (KFA) с Mplus (версия 8.1; Muthén & Muthén, 1998–2017) впервые показали неудовлетворенные оценки соответствия для модели с двумя коррелирующими факторами первого порядка. Кроме того, пункт «Меня не обескураживают неудачи» показал слабые обвинения в стойкости латентного фактора (эта проблема также была показана в Bowman et al. 2015; Muenks et al. 2017). Однако, поскольку преодоление неудач является важной частью конструкции сохраняемости, этот пункт не был исключен. Аналогично Schmidt et al. (2017), корреляции остатков были допущены в конструктивной персистенции. Кроме того, на основе подсказок модификации в Mplus были разрешены корреляции остатков двух других элементов в стойкости конструкции и двух элементов в постоянном интересе. Из-за сходства соответствующих элементов эти изменения имели смысл с точки зрения содержания. Соответственно модифицированная двумерная модель с двумя коррелированными латентными факторами теперь имела хорошие значения соответствия: χ 2 ( 16) = 31 869, RMSEA = 0,028 (90 CI [0,013, 0,043]), CFI = 0,993, SRMR = 0,021. Напротив, одномерная модель имела неудовлетворительные значения соответствия: χ 2 (17) = 224 994, RMSEA = 0,100 (90 CI [0,089, 0,112]), CFI = 0,911, SRMR = 0,069. На основе этих результатов расчеты продолжаются с помощью двумерной модели, которая включает в себя два коррелированных латентных фактора. Описательные характеристики двух шкал можно найти в таблице 1.
Когнитивные регуляторные компетенции. Основываясь на (Karlen, Suter and Compagnoni in Vorb.), шкала была использована для измерения самооценки компетентности, чтобы иметь возможность применять когнитивные стратегии с высоким качеством, которая состоит из четырех пунктов (например, «Я могу свести обширные темы к основным»). В качестве введения студентам было предложено подумать о тезисе Матура при ответе на вопросы: «Если вы думаете о своем тезисе Матура: в какой степени следующие утверждения применимы к вам?». Шкала включает в себя компетенцию устанавливать успешные отношения и связи между различным содержанием и логически соотносить их друг с другом, хорошо сводить темы к основам и успешно связывать новую информацию с предыдущими знаниями. Шкала показала хорошую надежность.
Стратегии мотивационной регуляции1 были собраны с четырьмя подшкалами из измерительного прибора для регистрации самоотчетной регуляции мотивации Schwinger et al. (2007). В качестве введения студентам было предложено сосредоточиться на тезисе Матура: «Последний месяц перед вручением диссертации Матура иногда может быть очень утомительным. Поэтому студенты используют разные стратегии для завершения работы. В какой степени к вам относятся следующие утверждения?». Увеличение личной значимости (3 пункта, например, «Я пытался связать то, что я изучал, со своим собственным опытом»), самонаграждение (4 пункта, например, «Я обещал себе какую-то награду, когда выполнял работу»),контроль окружающей среды (3 пункта, например, «Я позаботился о том, чтобы произошло как можно меньше отвлекающих факторов») и подшкала поставили частичные цели (3 пункта, Например, «Я подходил к задачам шаг за шагом, чтобы создать ощущение, что я хорошо прогрессирую»). На основе четырех подшкал сформирован вышестоящий индекс мотивационной регуляции. KFA в Mplus сразу же показал хорошие оценки соответствия для одномерной модели с латентным индексом мотивационной регуляции: χ2 (1) = 1,055, RMSEA = 0,007 [90 CI: 0,000, 0,082], CFI = 1,000, SRMR = 0,006., так что этот индекс применяется следующим образом.
Метамотивационные знания (MeMoWi) были записаны с помощью недавно разработанного теста знаний. Разработка теста MeMoWi следует в своем обосновании конструкции уже существующему и многократно проверенному и протестированному сценарийному методу регистрации знаний о предметно-специфической метакогнитивной стратегии (например, Händel et al. 2013; Maag Merki et al. 2013; Neuenhaus et al. 2017). MeMoWi состоит из трех сценариев, которые отображают три фазы SRL (додейственная, действительная и постдейственная фаза) в процессе подготовки диссертации Matura (см. вводный текст рис. 1). Для каждого сценария опрошенные студенты должны были оценить восемь предложенных стратегий с точки зрения их полезности для освоения специфических для сценария задач по 6-балльной шкале Лайкерта (1 = совсем не полезно до 6 = очень полезно) (см. Рис. 1). Оценка теста MeMoWi проводилась аналогично другим метакогнитивным тестам знаний на основе парных сравнений (например, стратегия X более или менее полезна, чем стратегия Y). Это оценивает знание относительной полезности различных стратегических альтернатив. Для количественной оценки достоверности этих парных сравнений заранее был проведен экспертный опрос с участием десяти экспертов из университетской среды, обладающих обширными знаниями в области мотивации.