¡Descarga multitasking y más Apuntes en PDF de Psicología solo en Docsity!
What else do college students “do” while studying? An investigation of
multitasking
¿Qué otra cosa hacer universitarios mientras estudian? Un
investigación de multitarea
We investigated the frequency and duration of distractions and media multitasking among college students engaged in a 3-h solitary study/homework session. Participant distractions were assessed with three different kinds of apparatus with increasing levels of potential intrusiveness: remote surveillance cameras, a head-mounted point-of-view video camera, and a mobile eyetracker. No evidence was obtained to indicate that method of assessment impacted multitasking behaviors. On average, students spent 73 min of the session listening to music while studying. In addition, students engaged with an average of 35 distractions of 6 s or longer over the course of 3 h, with an aggregated mean duration of 25 min. Higher homework task motivation and self-efficacy to concentrate on homework were associated with less frequent and shorter duration multitasking behaviors, while greater negative affect was linked to longer duration multitasking behaviors during the session.We discuss the implications of these data for assessment and for understanding the nature of distractions and media multitasking during solitary studying.
Hemos investigado la frecuencia y duración de las distracciones y la multitarea de los medios de comunicación entre universitarios. Los estudiantes han participado en una sesión 3-h de estudio/deberes en solitario. Las distracciones de los participantes fueron evaluadas con tres tipos diferentes de aparatos con el aumento de los niveles de intrusividad potencial: vigilancia remota cámaras, una cámara de vídeo de punto de vista montado en la cabeza y un eyetracker móvil. No se obtuvo evidencia para indicar que el método de evaluación impactara multitarea comportamientos. En promedio, alumnos durante 73 minutos de la sesión está escuchando música mientras estudia. Además, los estudiantes comprometidos con un promedio de 35 distracciones de 6 s o más sobre el curso de 3 h, con una duración promedio de agregados de 25 minutos más tarea motivación y auto eficacia para concentrarse en la tarea se asociaron con menos frecuente y más corta duración comportamientos multitarea, mientras mayor negativos afectan vinculados a comportamientos de multitarea de más largos duración durante la sesión. Discutimos las implicaciones de estos datos para la evaluación y para la comprensión de la naturaleza de multitarea distracciones y medios de comunicación durante el solitario estudio.
- Introduction For school children, the amount of schoolwork completed at home typically increases with increasing grade levels. For example, the typical 9th grade student is in the classroom for about 30 h per week, and has 7½ h per week of assigned homework. A 12th grade student typically will spend the same amount of weekly time in the classroom, but will have about 10 h per week of homework. In contrast, when students reach college, they will spend only approximately 15 h per week in the classroom, but are expected to spend 30 or more h per week engaged in studying and homework outside of the classroom. While cultural differences may exist in the amount of homework assigned in different countries (e.g., Chen & Stevenson, 1989), the trend of more homework assigned with increasing grade levels has been empirically supported (see Cooper, Robinson, & Patall, 2006; Cooper & Valentine, 2001). The increased prevalence of cell phones, other communication technologies, and portable audio devices in contemporary college student populations (see Jacobsen & Forste, 2011) has created the potential for significant attentional conflicts when students complete schoolwork outside of the classroom. One major source of conflict stems from a desire to engage in non-schoolwork activities. A second major source of conflict results from a lack of intrinsic interest in homework activities, and a desire to do anything other than study (Leone & Richards,1989). In combination, these conflicts likely exacerbate the appeal of using technological devices in the study environment, as these sources of distraction present an easy outlet for the alleviation of boredom during homework completion. Distractions and media multitasking are important issues to study in college student populations, as these students experience little parental or instructor oversight of their study habits. These issues are also particularly salient for members of the current generation of college students, who have been dubbed the “Multitasking Generation” (Wallis, 2006) due to the ubiquity with which they incorporate technology into their daily lives. 1.1. Quantifying college student media multitasking Despite the widespread recognition of the pervasiveness of technology in contemporary college student life, investigators have yet to objectively explore the frequency and duration with which students multitask with media in their homework environment. Instead, researchers have placed primary emphasis on observing or experimentally manipulating multitasking behaviors in classroom environments (e.g., Hembrooke & Gay, 2003; Kraushaar & Novak, 2010; Sana,Weston, & Cepeda, 2013 ). Those studies which have featured explorations of
media multitasking outside of the classroom have relied almost exclusively on self-report data (e.g., Jacobsen & Forste, 2011); despite a lack of evidence that students can or are willing to accurately report multitasking behaviors. In a seven day experience sampling study of student internet use, Moreno et al. (2012) found that the correlation between students’ estimated hours per day using the internet and the summation of several within-day concurrent internet-use reports was only r ¼.31, suggesting that students have a limited ability or willingness to accurately estimate their media use. Due to these limitations, there is a strong need for research that objectively quantifies media multitasking in college students completing schoolwork outside of the classroom. An overreliance on self-report measures in media multitasking studies has also created a dearth of knowledge regarding alternative methodological approaches to examine student multitasking. A variety of observational technologies, such as surveillance systems, headmounted video cameras, and eyetracking devices, have the potential to be useful tools to explore media multitasking. However, research on these observational technologies has not yet been extended to the homework environment. While such technologies may allow for a more accurate assessment of rates of student multitasking, it is also possible that these more intrusive observational technologies alter student behavior by engendering participant reactivity effects (see Whitley, 2002). Accordingly, it is necessary to analyze both the degree to which alternative observational technologies allow for the quantification of multitasking behaviors and whether these technologies are differentially associated with participant reactivity effects.
1. Introducción Para los niños de la escuela, la cantidad de trabajo escolar completado en casa típicamente aumenta con el aumento de los niveles de grado. Por ejemplo, la típico estudiante de noveno grado en el aula por cerca de 30 horas semanales y tiene 7½ h semanales de tareas asignadas. Estudiante del grado un 12 normalmente pasarán la misma cantidad de tiempo semanal en el aula, pero tendrá unos 10 h / semana de deberes. En contraste, cuando llegan a los estudiantes universitarios, ellos pasarán solamente aproximadamente 15 h / semana en el aula, pero se esperan que pasen 30 o más h / semana comprometidos en el estudio y tareas fuera del aula. Mientras que las diferencias culturales pueden existir en la cantidad de tarea asignada en diferentes países (por ejemplo, Chen Stevenson, 1989), la tendencia de más deberes asignados con el aumento de los niveles de grado ha sido empíricamente compatible (véase Cooper, Robinson, Patall, 2006; Cooper Valentine, 2001). El predominio creciente de teléfonos celulares, tecnologías de la comunicación y dispositivos de audio portátiles en estudiante universitario contemporáneo las poblaciones (véase Jacobsen Forste, 2011) ha creado el potencial de conflictos significativos atencionales cuando los estudiantes completan tareas escolares fuera del aula. Una importante fuente de conflicto surge de un deseo de participar en actividades no-deberes. Una segunda fuente importante de conflicto resulta de la falta de interés intrínseco en las actividades de la tarea y un deseo de hacer otra cosa que estudio (Leona Richards, 1989). En combinación, estos conflictos como los investigadores han puesto énfasis primario en observar o manipular experimentalmente multitarea comportamientos en entornos de aula (por ejemplo, Hembrooke Gay, 2003; Kraushaar Novak, 2010; Sana, Weston, Cepeda, 2013). Los estudios que han destacado las exploraciones de multitarea de los medios de comunicación fuera del aula han dependido casi exclusivamente datos autoinforme (por ejemplo, Jacobsen Forste, 2011); a pesar de la falta de evidencia de que los estudiantes pueden o están dispuestos a con precisión los comportamientos multitarea informe. En un día siete experiencia estudio de muestreo del estudiante uso del Internet, Moreno et al (2012) encontró que la correlación entre los estudiantes Estimado horas diarias utilizando el internet y la suma de varios días en internet-uso concurrente informes era sólo r ¼.31, sugiriendo que los estudiantes tienen una limitada capacidad o la voluntad para estimar con precisión el uso de los medios de comunicación. Debido a estas limitaciones, hay una fuerte necesidad de investigación que cuantifica objetivamente los medios de comunicación multitarea en estudiantes universitarios completar tareas fuera del aula. Una dependencia excesiva en las medidas de autoinforme en estudios de multitareas de medios también ha creado una escasez de conocimientos sobre alternativa enfoques metodológicos para examinar estudiante multitarea. Una variedad de tecnologías de observación, tales como sistemas de vigilancia, headmounted cámaras de vídeo y dispositivos de eyetracking, tienen el potencial para ser herramientas útiles para explorar los medios multitarea. Sin embargo, la investigación sobre
estas tecnologías observacionales aún no ha sido e tienen el potencial para ser herramientas útiles para explorar los medios multitarea. Sin embargo, la investigación sobre estas tecnologías observacionales todavía no se ha extendido al medio ambiente de la tarea. Mientras que estas tecnologías pueden permitir más una evaluación precisa de las tasas de estudiante multitarea, también es posible que estas tecnologías observacionales más intrusivas alteran estudiante
medio ambiente. Basado en predicciones derivadas de las teorías de recursos cognitivos y atencionales, predecimos que decrementos de humor y motivación acompañará a períodos prolongados de finalización de la tarea. Hipótesis 1. Estado de ánimo y la motivación se deteriorará por períodos prolongados de finalización de la tarea. Mientras perspectivas basadas en recursos implican que participación en tareas impedirá motivación de tarea y humor, que hacen no directamente Dirección qué estado de ánimo y procesos motivacionales están relacionados con comportamientos multitarea. En las siguientes secciones, repasamos tres conjuntos de estado de ánimo y las variables motivacionales que puedan asociarse con multitarea comportamientos durante la realización de la tarea. A lo largo de estas secciones, proporcionamos hipótesis específicas con respecto a las relaciones de estos humor y variables motivacionales para multitarea.
1.2.1. Negative and positive affect Negative and positive affect (NA and PA) respectively refer to the experience of negative and positive mood states (Watson, Clark, Tellegen, 1988). Theorists have argued that affective experiences have important implications for the allocation of cognitive resources between on-task thoughts and off-task distractions (Beal, Weiss, Barros, MacDermid, 2005). However, there is evidence to suggest that negative and positive affective experiences are differentially related to this resource allocation process. NA has been consistently linked to engagement in ruminative thought (see Thomsen, 2006 for a review), which has been proposed as a factor in the allocation of cognitive resources to off-task distractions (Beal et al., 2005). In contrast, PA has been theorized to broaden attentional and cognitive resources (Carver, 2003; Fredrickson, 2001), and positive mood states have been associated with more careful processing of goal-relevant (i.e., ontask) information (see Aspinwall, 1998). Based on theories linking affective experiences to cognitive resource allocation and past empirical findings regarding the effects of NA and PA on cognitive resources and attention, we anticipate NA to be linked to more frequent and longer duration multitasking behaviors, while we expect PA to be associated with less frequent and shorter duration multitasking behaviors. Hypothesis 2. NA and multitasking behaviors will be positively correlated. Hypothesis 3. PA and multitasking behaviors will be negatively correlated.
1.2.1. negativas y positivas afectan Efectos positivos y negativos (NA y PA) respectivamente se refieren a la experiencia de los Estados de ánimo negativos y positivos (Watson, Clark, Tellegen, 1988). Los teóricos han argumentado que experiencias afectivas tienen importantes implicaciones para la asignación de recursos cognitivos entre pensamientos sobre la tarea y tarea-distracciones (Beal, Weiss, Barros, MacDermid, 2005). Sin embargo, hay evidencia que sugiera que experiencias afectivas negativas y positivas se relacionan diferencialmente a este proceso de asignación de recursos. NA ha sido constantemente relacionado con compromiso en el pensamiento reflexivo (véase Thomsen, 2006 para una revisión), que se ha propuesto como un factor en la asignación de cognitiva recursos para tareas de distracciones (Beal et al., 2005). Por el contrario, se ha teorizado PA ampliar recursos atencionales y cognitivos (Carver, 2003; Fredrickson, 2001), y Estados de ánimo positivos han sido asociados con el más cuidadoso procesamiento de meta-relevantes (es decir, ontask) información (véase Aspinwall, 1998). Basada en teorías experiencias afectivas al vincular a la asignación de recursos cognitivos y pasado empírica conclusiones relativas a los efectos del NA y PA de recursos cognitivos y atención, anticipamos NA vincularse a más frecuentes y más larga duración multitarea conductas mientras esperamos PA estar asociado con comportamientos de multitarea de duración más cortos y menos frecuentes. Hipótesis 2. NA y multitarea comportamientos se correlacionó positivamente. Hipótesis 3. Comportamientos PA y multitarea a correlacionarse negativamente.
1.2.2. Subjective fatigue Subjective fatigue refers to feelings of tiredness or lack of energy that are not related exclusively to exertion (see Brown & Schutte, 2006). As homework tasks are identified by several characteristics commonly associated with fatigue (see Ackerman, Calderwood, & Conklin, 2012 for a review), sustained periods of homework activity are likely to correspond to increasing levels of fatigue over time. As it relates to off-task distractions, Davis (1946) was one of the first researchers to identify that some individuals divert attention away from primary tasks under conditions of fatigue. While not studied in relation to media multitasking specifically, researchers have generally supported this observation, finding that the ability to regulate goal-directed perceptual and motor processes is compromised under fatiguing conditions (e.g., van der Linden, Frese, & Meijman, 2003). Therefore, students experiencing subjective fatigue while completing homework are more likely to engage
with off-task distractions in their study environment, as fatigue compromises their ability to regulate their goal- directed homework behavior. Based on these lines of empirical evidence, we predict that higher subjective fatigue will be associated with more frequent and longer duration multitasking. Hypothesis 4. Subjective fatigue and multitasking behaviors will be positively correlated.
1.2.2. subjetiva fatiga Fatiga subjetiva se refiere a sentimientos de cansancio o falta de energía que no están relacionados exclusivamente con esfuerzo (véase Brown Schutte, 2006). Como tarea tareas se identifican mediante varias características comúnmente asociadas con la fatiga (ver Ackerman, Calderwood, Conklin, 2012 para una revisión), períodos prolongados de actividad tarea están probables que corresponden al aumento de los niveles de fatiga con el tiempo. En lo que atañe a la tarea- distracciones, Davis (1946) fue uno de los primeros investigadores para identificar que algunos individuos desvían atención primarias tareas bajo condiciones de fatiga. Mientras no estudiado en relación con los medios multitarea específicamente, los investigadores generalmente han apoyado esta observación, encontrando que la capacidad de regular los procesos perceptivos y motores intencionadas se compromete bajo fatiga condiciones (por ejemplo, van der Linden, Frese, Meijman, 2003). Por lo tanto, son más propensos a participar estudiantes experimentar fatiga subjetiva mientras completan la tarea tarea-distracciones en su ambiente de estudio, como fatiga compromete su capacidad para regular su tarea dirigida por objetivos comportamiento. Basado en estas líneas de evidencia empírica, predecimos que mayor fatiga subjetiva estará asociada con más frecuencia y multitarea de duración más larga. Hipótesis 4. Comportamientos subjetivos de fatiga y multitarea se correlacionó positivamente.
1.2.3. Task motivation and self-efficacy Homework task motivation refers to a drive to perform well on homework tasks, while homework self-efficacy reflects a judgment of one’s abilities to accomplish homework tasks (for a discussion of self-efficacy and task motivation constructs, see Bandura, 1982; Deci, 1975, respectively). These motivational processes are seen as integral in the achievement of goal-directed behavior, and have important implications for academic task performance and related outcomes (see Pajares, 1996 for a review). The ability to resist distraction is seen as a component of the regulation of behavior in the service of accomplishing goal-directed behavior (see Zimmerman, Bandura, & Martinez- Pons, 1992). Applied to the homework environment, individuals who exhibit a higher motivation and self- efficacy to perform well and focus on their homework tasks should be less likely to engage with off-task distractions in their homework environment. Based on this reasoning, we expect that higher homework task motivation and self-efficacy to focus on homework tasks will be associated with less frequent and shorter duration multitasking. Hypothesis 5. Homework task motivation and multitasking behaviors will be negatively correlated. Hypothesis 6. Homework self-efficacy and multitasking behaviors will be negatively correlated.
1.2.3. tarea motivación y autoeficacia Motivación de tarea tarea se refiere a una unidad para llevar a cabo en todas las tareas asignadas, mientras que tarea autoeficacia refleja un juicio de las habilidades para llevar a cabo todas las tareas asignadas (para una discusión de constructos de autoeficacia y tarea motivación, ver Bandura, 1982; Deci, 1975, respectivamente). Estos procesos motivacionales son vistos como integrante en el logro de la conducta dirigida por objetivos y tienen importantes implicaciones para el rendimiento académico y los resultados relacionados (véase Pajares, 1996 para una revisión). La capacidad de resistir la distracción es vista como un componente de la regulación del comportamiento en el servicio de lograr comportamiento intencionadas (véase Zimmerman, Bandura, Martinez - Pons, 1992). Aplicadas al medio ambiente de la tarea, las personas que presentan una mayor motivación y autoeficacia para llevar a cabo bien y enfoque en sus tareas debe ser menos propensos a realizar tarea-distracciones en su ambiente de tarea. En base a esto razonamiento, esperamos que sea asociados con menos mayor tarea tarea motivación y autoeficacia para centrarse en tareas frecuentes y más corta duración multitarea. Hipótesis 5. Comportamientos de tarea tarea motivación y multitarea a correlacionarse negativamente. Hipótesis 6. Comportamientos de autoeficacia y multitarea tarea serán correlacionarse negativamente.
3.1. muestra Sesenta estudiantes de pregrado en el Georgia Institute of Technology participaron en el estudio. Los participantes fueron reclutados a través de folletos de contratación publicadas en anuncios de campus y en su clase en las clases de la licenciatura de psicología. Los participantes ofrecieron curso crédito extra por su participación. Criterios de inclusión fueron que estudiantes fueron matriculados actualmente en al menos un curso de matemáticas, ciencia, y el otro un tema. Los participantes fueron asignados aleatoriamente a uno de tres condiciones. Debido a fallas de hardwaresoftware, eyetracking los datos fueron perdidos por dos participantes. Por lo tanto, completas datos estaban disponibles para 58 participantes (N 58 ¼).
3.2. Procedure Participants were instructed to bring 3 h of homework comprising three different subjects to the laboratory. They were told that they could bring their laptop, mp3 player/CDs or other audio materials, and cell phone to the study, and that they would be allowed to use all of these items. We also informed participants that we would provide an Internet-connected desktop computer and a printer for them to use during the session. On arrival, participants in the POV and mobile eyetracker conditions were fitted with the respective apparatus. Participants were instructed to “do your homework as youwould anywhere else,” and asked to complete a short questionnaire at the beginning of each hour of the session. They were allowed to leave the room if necessary (e.g., for a bathroom break) by first removing any apparatus, or to eat or drink in an area away from the computer. Self-report questionnaires, which took approximately 3 min to complete, were administered at 0 min, 63 min, and 126 min after the equipment calibration protocols were completed. Participants were provided with a desk, a computer connected to the Internet, a printer, a JVC ‘boombox’ with an mp3 input cable, and a flat work surface. Partitions were setup in the work area to limit the participant’s view of other areas of the laboratory (see Fig.1). A research assistant entered the room once each hour to administer brief questionnaires or to swap out a memory card. Other than these brief interruptions, research assistants did not intrude during the 3 h homework session. Four small high-definition cameras and a microphone were placed to observe the participant’s activities while studying/completing homework. One dome camerawas placed overhead, one camera above and in front of the participant, and two cameras above and on either. side behind the participant (a still sample from the cameras is shown in Fig. 1). Video was recorded from all four cameras simultaneously. The cameras were active in all three experimental conditions.
3.2. procedimiento Los participantes fueron instruidos para traer 3 h de deberes que comprende a tres temas diferentes al laboratorio. Les dijeron que ellos podría traer su computadora portátil, mp3 playerCDs u otros materiales de audio y teléfono celular para el estudio, y que les permitiría utilizar todos estos artículos. También informamos a los participantes que nos proporcionaría una computadora conectada a Internet y una impresora para ellos usar durante la sesión. A su llegada, los participantes en el POV y móvil eyetracker condiciones estaban equipados con el aparato respectivo. Participantes instruyó a "hacer los deberes como harías en cualquier otro lugar" y pidió a completar un cuestionario corto al principio de cada hora de la sesión. Se les permitió salir de la habitación si es necesario (por ejemplo, para un baño) eliminando cualquier aparato, o para comer o beber en una zona alejada de la computadora. Cuestionarios de autoinforme, que tomó aproximadamente 3 minutos para completar, fueron administrado en min 0, min 63 y 126 min después de que se completaron los protocolos de calibración de equipos. Los participantes fueron proporcionados con un escritorio, una computadora conectada a Internet, una impresora, un JVC 'boombox' con un cable de entrada de mp3 y una superficie de trabajo plana. Particiones fueron configuración del área de trabajo para limitar la vista de los participantes de otras áreas del laboratorio (véase Fig. 1). Una investigación Asistente entró en la habitación una vez cada hora para administrar los cuestionarios breves o cambiar una tarjeta de memoria. Aparte de estas breves interrupciones, asistentes de investigación no inmiscuirse en la sesión de tarea 3 h. Se colocaron cuatro pequeñas cámaras de alta definición y un micrófono para observar las actividades del participante mientras studyingcompleting deberes. Una cúpula películas colocan arriba, una cámara por encima y delante de los participantes y dos cámaras por
encima y en cualquier lado detrás del participante (una muestra todavía de las cámaras se muestra en la figura 1). Video fue grabado de todas las cuatro cámaras simultáneamente. Las cámaras eran activas en todos tres condiciones experimentales.
3.3. Experimental conditions 3.3.1. POV Camera condition In this condition, participants had a small high-definition V.I.O. POV camera attached via a headband. The physical apparatus is shown in Fig. 2a, and a screen-shot from the POV is shown in Fig. 2b. Twenty participants were randomly assigned to the POV condition (n ¼ 20). 3.3.2. Mobile eyetracker condition In this condition, participants wore a Tobii mobile eyetracker device, which is similar to a large pair of glasses (see Fig. 3a). The mobile eyetracker contains a small video camera that records where the participant is looking, and the playback system overlays a red dot (see the web version of this article) indicating eye fixations and gaze movements over the video stream (see Fig. 3b). Twenty participants were randomly assigned to this condition, but due to equipment failures, complete data were only available for 18 participants (n ¼ 18). 3.3.3. Surveillance-only condition In this condition, participants wore no recording devices during the session. Twenty participants were randomly assigned to this condition (n ¼ 20). 3.4. Data coding Recorded videos from the three sets of devices were played-back while research assistants coded the frequency and duration of any nonhomework- related events drawn from ten different distraction categories (see Table 1). Distraction categories were developed from commonly reported behaviors in a 5-day pilot study in which students self-reported their multitasking behaviors while completing homework. All video footage included a running time-stamp used to calculate distraction duration. Coders were instructed to record the following pieces of information any time that a participant engaged in a behavior corresponding to one or more of the distraction categories:
- The distraction category or categories to which the behavior(s) belonged; 2) The start time of the behavior(s) on the time-stamp; 3) The end time of the behavior(s) on the time-stamp; and 4) Any additional comments necessary to identify the behavior(s) in question. The recorded videos for a subsample of 20 participants were randomly selected to be re-coded by a second research assistant to estimate interrater agreement. Inter-rater agreement was quantified via computation of an intraclass correlation coefficient (see Shrout & Fleiss, 1979), with values closer to 1 representing greater agreement. The estimated inter-rater agreement for multitasking frequencywas ICC ¼ .72, while the estimated inter-rater agreement for multitasking duration was ICC ¼ .90.
_3.3. experimentales condiciones 3.3.1. condición Cámara POV En esta condición, los participantes tuvieron una pequeña cámara V.I.O. POV de alta definición conectada a través de una diadema. El aparato físico se muestra en la Figura 2a y una captura de pantalla desde el punto de vista se muestra en la Figura 2b. Veinte participantes fueron asignados aleatoriamente a la condición POV (n 20 de ¼). 3.3.2. móvil eyetracker condición En esta condición, los participantes llevaban un dispositivo Tobii eyetracker móvil, que es similar a un gran par de gafas (vea Fig. 3a). El móvil eyetracker contiene una pequeña cámara de video que graba donde está mirando el participante y las superposiciones de sistema de reproducción un punto rojo (ver la versión Web de este artículo) indicando las fijaciones del ojo y contemple los movimientos de la secuencia de vídeo (ver Fig. 3b). Veinte participantes fueron asignaron al azar a esta condición, pero debido a fallos de los equipos, más información sólo estaba disponibles para 18 participantes (n 18 ¼). 3.3.3. vigilancia sólo condición En esta condición, los participantes no llevaban dispositivos de grabación durante la sesión. Veinte participantes se asignaron al azar a esto condición (n 20 de ¼). 3.4. codificación de datos Vídeos grabados de los tres conjuntos de dispositivos fueron jugados-back mientras los asistentes de investigación codificada la frecuencia y la duración de cualquier nonhomework- eventos relacionados de diez categorías de distracción diferentes (ver tabla 1). Categorías de distracción se desarrollaron de comportamientos comúnmente divulgados en un estudio piloto de 5 días en el cual los estudiantes informaron sus comportamientos multitarea mientras completaba deberes. Todo material video incluye un sello de tiempo corriente utilizado para calcular la duración de la distracción. Codificadores fueron instruidos para grabar la las siguientes piezas de información cada vez que un participante comprometido en un comportamiento correspondiente a uno o más de las categorías de distracción:
- la distracción categoría o categorías a las que pertenecieron los comportamientos; 2) el tiempo de inicio de los comportamientos en el sello de tiempo; 3) el_
Cinco artículos refiriéndose a la motivación para llevar a cabo bien en tareas y asignaciones (un ¼.77 –.93). Un ejemplo es el artículo "Estoy empujando Yo que trabajar duro". Proporcionó a los estudiantes una clasificación del grado al que cada declaración describe su actitud actual en una Likerttype de 6 puntos escala (1 ¼ muy en desacuerdo, 2 ¼ moderadamente en desacuerdo, 3 ¼ ligeramente en desacuerdo, 4 ¼ ligeramente de acuerdo, 5 ¼ moderadamente de acuerdo, 6 ¼ fuertemente de acuerdo). 3.5.4. autoeficacia Cinco itemsreferring a la confianza que el alumno pueda concentrarse en las actividades hisherhomeworkstudy en la próxima hora (a¼.83 –.87). Un artículo de ejemplo "En la próxima hora, howconfident son que se puede concentrar en su activities.50 de homeworkstudy del tiempo?" Estudiantes clasificación su confianza para concentrarse en sus actividades de homeworkstudy en una escala tipo
Likert de punto-9 (0 ¼ ninguna confianza, 1 ¼ extremadamente poca confianza, 2 ¼ muy poca confianza, 3 4 algo seguro, ¼ ¼ 5 moderadamente confiado, ¼ absolutamente seguros, 6 ¼ muy confiado, 7 8 extremadamente confiado, ¼ ¼ ciertos).
- Results The results are presented in five sections. First, we compare codings derived from the surveillance cameras against codings derived from the POV camera and eyetracker. Second, we present a descriptive analysis of the frequency of student engagement with various sources of distraction and the duration of these distractions during the homework session. Third, we assess participant reactivity to the different forms of assessment by comparing multitasking frequency and duration across the three experimental conditions. Fourth, we present a series of repeated measures analyses targeted at testing hypothesized changes in mood and motivation across the homework period. Fifth, we provide a set of correlational analyses conducted to test hypotheses pertaining to the relationships of mood and motivational variables to multitasking frequency and duration.
4. resultados Los resultados se presentan en cinco secciones. En primer lugar, comparamos las codificaciones derivadas de las cámaras de vigilancia contra las codificaciones derivadas de la Cámara POV y eyetracker. En segundo lugar, presentamos un análisis descriptivo de la frecuencia de participación de los estudiantes con diversas fuentes de la distracción y la duración de estas distracciones durante la sesión de la tarea. En tercer lugar, evaluamos participante reactividad a las diversas formas de la evaluación mediante la comparación de multitarea la frecuencia y duración a través de las tres condiciones experimentales. En cuarto lugar, presentamos una serie de Análisis de medidas repetidas dirigida a pruebas hipotéticos cambios de ánimo y la motivación durante el período de la tarea. Quinto, nos proporcionar un conjunto de análisis correlacionales realizado para comprobar las hipótesis relativas a las relaciones del estado de ánimo y variables motivacionales duración y frecuencia de multitarea.
