Milica R. Manojlović, Univerzitet u Beogradu, Filozofski fakultet, Beograd, Srbija, email: milicamanojlovic84@gmail.com
Matija U. Gvozden, Univerzitet u Beogradu, Filozofski fakultet, Beograd, Srbija
Jelica Ž. Milojičić, Univerzitet u Beogradu, Filozofski fakultet, Beograd, Srbija
Иновације у настави, XXXVI, 2023/1, стр. 1–20

| PDF | | Extended summary PDF |
DOI: 10.5937/inovacije2301001M

Abstract: The aim of this study was to construct and validate a new instrument for assessing high-school students’ learning styles. The instrument consists of 7 dimensions that measure a person’s approach to learning through 52 items. A total of 801 pupils took part in the study, 160 of which were gifted scholarship students. Results confirm sound psychometric properties and validity of the scale. Exploratory factor analysis identified 7 factors that explain 46% of the total variance: Time management, Individuality, Relating ideas, Deep meaning, Strategies, Abstractness and Motivation. Confirmatory factor analysis confirms the basic factor structure while highlighting room for improvement. The scale significantly contributed to the prediction of general academic achievement and grades in specific subjects. Discriminant analysis demonstrated the instrument’s ability to differentiate between gifted students and the general student population with an 82.4% success rate. We conclude that our instrument can be used to assess the klearning styles of students and can serve as a useful tool for predicting individual academic achievement.

Keywords: learning styles, studying, school achievement, high-school students, validation

КОНСТРУКЦИЈА И ВАЛИДАЦИЈА  ИНСТРУМЕНТА ЗА ПРОЦЕНУ СТИЛОВА УЧЕЊА СУ-19

Стилови учења се могу дефинисати као разлике у преферираним начинима на које појединци уче (Pashler et al., 2008). Прецизније, овај конструкт осликава разлике у преферираним начинима на које појединци перципирају и реагују на информације, као и окружење за учење (Kaminska, 2014). Временом је развијен велики број различитих модела стилова учења (Coffield et al., 2004; Massa & Maier, 2006), док је питање стабилности самог конструкта било занемарено (Husmann & O’Loughlin, 2018). Један од разлога за постојање толико различитих операционализација лежи у чињеници да већина њих показује лошу критеријумску валидност (Pashler et al., 2008). Ранија истраживања су третирала различите стилове учења као подједнако валидне, али диференцијално ефикасне када је реч о обради различитих типова информација (Pashler et al., 2008; Kolb & Kolb, 2005). Подршка хипотези преклапања – идеји да ће учење појединца бити успешније ако начин на који се информације презентују одговара његовом или њеном стилу учења – остала је ограничена (Pashler et al., 2008). Постојећи модели су имали ограничен успех у предвиђању школског постигнућа (Jamali & Mohaffiza, 2017), са изузетком неких новијих модела (Entvistle & Tait, 2013). Међутим, и даље је присутна тенденција да се стилови учења операционализују преко ограниченог броја категорија, у које се појединци сврставају на основу арбитрарних критичних скорова (Kolb & Kolb, 2005; Felder & Silverman, 1988; Felder & Soloman, 2012).
Циљ нашег истраживања био је конструкција и валидација новог инструмента за процену стилова учења. Првенствено смо се ослањали на Колбов модел искуственог учења (Kolb & Kolb, 2013) и АССИСТ модел (енг. Approaches and Study Skills Inventory for Students) Ентвистла и Тејтове (Entvistle & Tait, 2013). Циљ је био да направимо инструмент који би имао добре психометријске карактеристике, као и добру конструкт, дијагностичку и прогностичку ваљаност. Конструисани инструмент описује начине на који особа преферира да учи кроз сет ортогоналних и подједнако релевантних димензија, за разлику од претходних модела који користе категорички приступ. Испитивали смо факторску, дијаг ностичку и прогностичку ваљаност инструмента. Наш циљ је био да испитамо не само унутрашњу структуру већ и способност инструмента да предвиди школски успех, да разликује даровите ученике од опште популације ученика као и да одреди нечији образовни
профил. У истраживању је учествовао укупно 801 ученик, од чега 160 даровитих стипендиста. Батерија инструмената укључивала је наш инструмент стилова учења, модел Искуственог учења Колбових (Kolb & Kolb, 2013), инструмент Циљеви и стратегије у учењу (ЦСУ) Опачића и Миркове (Opačić, Mirkov, 2010; инструмент који је посебно развијен за српско говорно подручје) и ХЕКСАКО инвентар личности (енг. Humility, Emotionality, eXtraversion, Aggreableness, Conscientiousness Opennes – HEXACO) (Lee & Ahston, 2016). Факторска анализа је као најоптималније сугерисала решење са седам фактора. Коначна верзија нашег инструмента састоји се од седам димензија које мере приступ особе учењу кроз 52 ставке. Експланаторна факторска анализа је идентификовала седам фактора који објашњавају 48% укупне варијансе: временска организација (α=.907), индивидуалност (α=.898), повезивање (α=.776), дубина обраде (α=.778), стратегије (α=.770), апстрактност (α=.766) и мотивација (α=.721). Конфирматорна факторска анализа потврђује основну факторску структуру уз наглашавање простора за побољшање. Инструмент има добра
психометријска својства и добру ваљаност. Корелације између нашег инструмента и инструмента Колбових биле су ниже од очекиваних, али су и даље биле интерпретативне, док су корелације са димензијама ЦСУ биле високе и очекиваног карактера. Коначно, димензије нашег инструмента су имале ниску корелацију са ХЕКСАКО димензијама (што је добар показатељ дивергентне валидности), осим умерених корелација са димензијама Отворености и Савесности, што је било очекивано. Скала је значајно допринела предвиђању просечне оцене на крају полугодишта и оцена из појединих предмета, док је имала ограниченији успех у предвиђању количине времена утрошеног на учење. Дискриминациона анализа указује на добру способност инструмента да разликује даровите ученике и ученике из опште студентске популације са стопом успеха од 82,4%, док је имао ограниченији успех у разликовању ученика различитих типова средњих школа.
Можемо закључити да наш инструмент има добре психометријске карактеристике и добру ваљаност. Његова факторска структура је стабилна и задржани фактори објашњавају око 50% варијансе у подацима. Корелације са другим инструментима су очекиваног карактера, што је потврда валидности нашег инструмента. Осим тога, наш инструмент има солидан успех у предвиђању академског постигнућа ученика и може бити корисно средство у академским контекстима – углавном, али не искључиво, за средњошколце.

Кључне речи: стилови учења, учење, школско постигнуће, средњошколци, валидација

Literature

• Coffield, F. J., Moseley, D. V., Hall, E. & Ecclestone, K. (2004). Should we be using learning styles? What research has to say to practice. London: Learning and Skills Research Centre / University of Newcastle upon Tyne.
• Costa, P. T. & McCrae, R. R. (1992). Revised NEO Personality Inventory (NEO-PI-R) and NEO Five-Factor Inventory (NEO-FFI) professional manual. Odessa, FL: Psychological Assessment Resources.
• Duff, A. & Duffy, T. (2002). Psychometric properties of Honey & Mumford’s Learning Styles Questionnaire (LSQ). Personality And Individual Differences. 33, 147–163. https://doi.org/10.1016/S0191-8869(01)00141-6
• Dunn, R. (1990). Understanding the Dunn and Dunn Learning Styles Model and the need for individual diagnosis and prescription. Journal Of Reading, Writing, And Learning Disabilities International. 6 (3), 223– 247. https://doi.org/10.1080/0748763900060303
• Entwistle, N., McCune, V. & Tait, H. (2013). Approaches and Study Skills Inventory for Students (ASSIST) (incorporating the Revised Approaches to Studying Inventory – RASI). Retrieved May 25, 2020. from: https://www.researchgate.net/publication/260291730_Approaches_and_Study_Skills_Inventory_for_Students_ASSIST_incorporating_the_Revised_Approaches_to_Studying_Inventory_-_RASI.
• Fazeli, S. H. (2012). The role of personality traits in the choice and use of the compensation category of English language learning strategies. Online Submission. 5 (6), 2938–2944.
• Felder, R. M. & Soloman, B. A. (2012). Index of learning styles questionnaire. North Carolina State University.
• Felder, R. & Silverman, L. (1988). Learning and teaching styles in engineering education. Engineering Education. 78 (7), 674–681.
• Gholami, S. & Bagheri, M. (2013). Relationship between VAK Learning Styles and Problem Solving Styles regarding Gender and Students’ Fields of Study. Journal Of Language Teaching and Research. 4 (4). https://doi.org/10.4304/jltr.4.4.700-706
• Husmann, P. & O’Loughlin, V. (2018). Another Nail in the Coffin for Learning Styles? Disparities among Undergraduate Anatomy Students’ Study Strategies, Class Performance, and Reported VARK Learning Styles. Anatomical Sciences Education. 12, 6–19. https://doi.org/10.1002/ase.177713
• Kamińska, P. (2014). Learning styles and second language education (1st ed.). Newcastle upon Tyne: Cambridge Scholars Publishing.
• Knezevic, G., Savic, D., Kutlesic, V. & Opacic, G. (2017). Disintegration: A reconceptualization of psychosis proneness as a personality trait separate from the Big Five. Journal of Research in Personality. 70, 187–201. https://doi.org/10.1016/j.jrp.2017.06.001
• Kolb, D. (1985). Learning Style Inventory: Self Scoring Test and Interpretation Booklet. Boston: McBer and company.
• Kolb, A. & Kolb, D. (2005). Learning Styles and Learning Spaces: Enhancing Experiential Learning in Higher Education. Academy Of Management Learning & Education. 4, 193–212. https://doi.org/10.5465/ amle.2005.17268566
• Kolb, A. & Kolb, D. (2013). The Kolb Learning Style Inventory 4.0: Guide to Theory, Psychometrics, Research & Applications (1st ed.). Experience Based Learning Systems.
• Komarraju, M., Karau, S., Schmeck, R. & Avdic, A., 2011. The Big Five personality traits, learning styles, and academic achievement. Personality and Individual Differences. 51 (4), 472–477. https://doi.org/10.1016/j. paid.2011.04.019
• Lee, K. & Ashton, M. C. (2016). Psychometric Properties of the HEXACO-100. Assessment. 25 (5), 543–556. https://doi.org/10.1177/1073191116659134
• Li, M. & Armstrong, S. J. (2015). The relationship between Kolb’s experiential learning styles and Big Five personality traits in international managers. Personality and Individual Differences. 86, 422–426. https://doi. org/10.1016/j.paid.2015.07.001
• Marcela, V. (2015). Learning strategy, personality traits and academic achievement of university students.
  Procedia-social and behavioral sciences. 174, 3473–3478. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2015.01.1021
• Massa, L. & Mayer, R. (2006). Testing the ATI hypothesis: Should multimedia instruction accommodate verbalizer-visualizer cognitive style? Learning аnd Individual Differences. 16 (4), 321–335. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2006.10.001
• Mirkov, S. (2013). Components in models of learning: Different operationalisations and relations between components. Zbornik Instituta za pedagoška istraživanja, 45 (1), 62–85. https://doi.org/10.2298/zipi1301062m
• Opačić, G. & Mirkov, S. (2010). Latent structure of learning goals and strategies. Zbornik Instituta za pedagoška istraživanja. 42 (1), 27–41.
• Pashler, H., McDaniel, M., Rohrer, D. & Bjork, R. (2008). Learning Styles: Concepts and Evidence. Psychological Science In The Public Interest. 9 (3), 105–119. https://doi.org/10.1111/j.1539-6053.2009.01038.x
• Soares, D., Lemos, G., Primi, R. & Almeida, L. (2015). The relationship between intelligence and academic achievement throughout middle school: The role of students’ prior academic performance. Learning and Individual Differences. 41, 73–78. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2015.02.005
• Swanberg, A. B. & Martinsen, Ø. L. (2009). Personality, approaches to learning and achievement. Educational Psychology. 30 (1), 75–88. https://doi.org/10.1080/01443410903410474
• Veres, J., Sims, R. & Shake, L. (1987). The Reliability and Classification Stability of the Learning Style Inventory in Corporate Settings. Educational аnd Psychological Measurement. 47 (4), 1127–1133. https://doi.org/10.1177/0013164487474030

Copyright © 2023 by the authors, licensee Teacher Education Faculty University of Belgrade, SERBIA. This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License (CC BY 4.0) (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/), which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original paper is accurately cited