مطالعۀ اثرهای حالت‌های فراشناختی، راهبردهای پردازش و نظم‌دهی بر عملکرد تحصیلی دانشجویان

(1)

ﻠﻋ ﻲﻤ - ﺶﻫوﮋﭘ ﻲﺸﻫوﮋﭘ يرﺎﺘﻓر و ﻲﺘﺧﺎﻨﺷ مﻮﻠﻋ يﺎﻫ

لﺎﺳ ﻢﺠﻨﭘ هرﺎﻤﺷ ، لوا ، ﻲﭘﺎﻴﭘ ) 8 (

، نﺎﺘﺴﺑﺎﺗ و رﺎﻬﺑ 1394

ﺖﻓﺎﻳرد ﺦﻳرﺎﺗ :

8 / 2 / 1392 شﺮﻳﺬﭘ ﺦﻳرﺎﺗ

: 8 / 7 / 1393

ﺺﺻ : 66 - 51

ﺔﻌﻟﺎﻄﻣ يﺎﻫﺮﺛا ﺖﻟﺎﺣ

يﺎﻫ

،ﻲﺘﺧﺎﻨﺷاﺮﻓ يﺎﻫدﺮﺒﻫار

شزادﺮﭘ و

ﻢﻈﻧ ﻲﻫد ﺮﺑ دﺮﻜﻠﻤﻋ ﻲﻠﻴﺼﺤﺗ

نﺎﻳﻮﺠﺸﻧاد

ﺖﻨﻳز ﻲﺘﻴﻋر

1

،*

جﺮﻳا ﻲﺤﻟﺎﺻ

،2

ﺪﻴﺳ ﻲﺳﻮﻣ

3ﻲﻓﺎﻛ

، دﺎﺠﺳ ﻲﺋﺎﺿر

4

1 ـ رﺎﻳدﺎﺘﺳا ناور

،ﻲﺳﺎﻨﺷ هﺎﮕﺸﻧاد

،نﻼﻴﮔ

،ﺖﺷر ناﺮﻳا

z.rayyati@yahoo.com

2 ـ . رﺎﻳدﺎﺘﺳا ناور

،نﻼﻴﮔ ر

،ﺖﺷ ناﺮﻳا

irajsalehi76@yahoo.com 3 ـ رﺎﻴﺸﻧاد ناور

،نﻼﻴﮔ

،ﺖﺷر ناﺮﻳا

mosakafie@yahoo.com

4 ـ يﻮﺠﺸﻧاد يﺮﺘﻛد ناور

،نﺎﻬﻔﺻا

،نﺎﻬﻔﺻا ناﺮﻳا

rezaei_psy@hotmail.com

هﺪﻴﻜﭼ فﺪﻫ ﺶﻫوﮋﭘ ﺮﺿﺎﺣ

ﺔﻌﻟﺎﻄﻣ ﺛا يﺎﻫﺮ ﺖﻟﺎﺣ يﺎﻫ

،ﻲﺘﺧﺎﻨﺷاﺮﻓ يﺎﻫدﺮﺒﻫار

شزادﺮﭘ و

ﻢﻈﻧ ﻲﻫد ﺮﺑ دﺮﻜﻠﻤﻋ ﻲﻠﻴﺼﺤﺗ

نﺎﻳﻮﺠﺸﻧاد دﻮﺑ

. 410 يﻮﺠﺸﻧاد ﻞﻏﺎﺷ

ﻪﺑ ﻞﻴﺼﺤﺗ رد ﻪﺘﺷر يﺎﻫ ﻒﻠﺘﺨﻣ مﻮﻠﻋ ﻲﻧﺎﺴﻧا هﺎﮕﺸﻧاد نﻼﻴﮔ ﻪﻛ رد ﻪﻨﻣاد ﻲﻨﺳ 33 - 17

لﺎﺳ راﺮﻗ

،ﺪﻨﺘﺷاد ﻪﺑ ﻪﻣﺎﻨﺸﺳﺮﭘ ﻟﺎﺣ

ﺖ يﺎﻫ ﻲﺘﺧﺎﻨﺷاﺮﻓ ﻞﻴﻧوا

و يﺪﺑﺎﻋ ) 1996 ( و ﻪﻣﺎﻨﺸﺳﺮﭘ ﻚﺒﺳ

يﺎﻫ يﺮﻴﮔدﺎﻳ ﺖﻧﻮﻣرو

) 1994 ( ﺦﺳﺎﭘ ﺪﻧداد . ﻦﻳﺮﺧآ لﺪﻌﻣ ﻞﻛ ﻲﺑﺎﺴﺘﻛا نﺎﻳﻮﺠﺸﻧاد ﻪﺑ

ناﻮﻨﻋ ﺺﺧﺎﺷ دﺮﻜﻠﻤﻋ ﻲﻠﻴﺼﺤﺗ نﺎﻧآ

رد ﺮﻈﻧ ﻪﺘﻓﺮﮔ ﺪﺷ . ﺎﺑ

هدﺎﻔﺘﺳا زا ﻞﻴﻠﺤﺗ نﻮﻴﺳﺮﮔر ﻪﻧﺎﮔﺪﻨﭼ

مﺎﮔ ﻪﺑ

،مﺎﮔ ﺞﻳﺎﺘﻧ نﺎﺸﻧ داد دﺮﺒﻫار ﻢﻈﻧ ﻲﻫد فﻮﻄﻌﻣ ﻪﺑ ﻦﺘﺸﻳﻮﺧ ) 0001 / , P<0 364 / β =0 (

ﻦﻳﺮﺘﻬﺑ ﺶﻴﭘ ﻲﻨﻴﺑ هﺪﻨﻨﻛ ﻲﻠﻴﺼﺤﺗدﺮﻜﻠﻤﻋ نﺎﻳﻮﺠﺸﻧاد

ﺖﺳا ) 0001 / P<0

؛ 289 / F=32 ( و ﺮﻳﺎﺳ ﺎﻫﺮﻴﻐﺘﻣ ﻪﺑ ﺖﻠﻋ ﺮﻴﺛﺄﺗ كﺪﻧا زا

لﺪﻣ ﻲﻳﺎﻬﻧ فﺬﺣ ﺪﻧﺪﺷ . رد ﻦﻳا

،ﺶﻫوﮋﭘ رﻮﺗﻮﻣ

بﺎﺘﺷ ةﺪﻨﻫد دﺮﻜﻠﻤﻋ

ِﻲﻠﻴﺼﺤﺗ نﺎﻳﻮﺠﺸﻧاد

دﺮﺒﻫار ﻢﻈﻧ ﻲﻫد فﻮﻄﻌﻣ ﻪﺑ

ﻦﺘﺸﻳﻮﺧ ﻪﺘﺧﺎﻨﺷ

؛ﺪﺷ

،ﻦﻳاﺮﺑﺎﻨﺑ ﻲﻣ ناﻮﺗ رﺎﻈﺘﻧا ﺖﺷاد ﻦﻳوﺪﺗ تﻼﺧاﺪﻣ ﻲﺷزﻮﻣآ

ﻪﻛ رد نآ ﻮﺠﺸﻧاد ﻲﻣ

،دزﻮﻣآ ﺮﺑ ﺪﻧور يﺮﻴﮔدﺎﻳ

دﻮﺧ و ﺞﻳﺎﺘﻧ ﻞﺻﺎﺣ زا نآ ترﺎﻈﻧ ﻲﻓﺎﻛ ﻪﺘﺷاد

،ﺪﺷﺎﺑ ﺮﻴﺛﺄﺗ ﻞﺑﺎﻗ ﻪﻈﺣﻼﻣ يا رد يﺎﻘﺗرا ناﻮﺗ يﺮﻴﮔدﺎﻳ و رد

،ﺖﻳﺎﻬﻧ دﻮﺒﻬﺑ دﺮﻜﻠﻤﻋ

ﻲﻠﻴﺼﺤﺗ نﺎﻳﻮﺠﺸﻧاد ﺮﺑ

يﺎﺟ دراﺬﮕﺑ .

ژاو ه يﺎﻫ ﻠﻛ يﺪﻴ : ﺖﻟﺎﺣ يﺎﻫ

،ﻲﺘﺧﺎﻨﺷاﺮﻓ يﺎﻫدﺮﺒﻫار

شزادﺮﭘ

، يﺎﻫدﺮﺒﻫار ﻢﻈﻧ

ﻲﻫد

، دﺮﻜﻠﻤﻋ ﻲﻠﻴﺼﺤﺗ .

(2)

52 صٍّژپ / ،ٕكاتفك ٍ ٖتؽاٌض مَلػ ٕاّ

لاس نزٌپ

ُكاوض ، لٍا ، ( ٖپا٘پ 8

،) ىاتستات ٍ كاْت 1394

ِهذقه تفلط٘پ

ٖل٘ػغت

ِت

ٕاٌؼه ت٘مفَه كؿ

ةسو

تاهَلؼه اٗ

تكاْه

ٕاّ

ٖتاستوا

ٖهَوػ اٗ

ٖغَػؽ كؿ

عَضَه

ٕاّ

ٖسكؿ ؿاـولل

ُـض

ٍ كؿ

لت

ُـًل٘گ

ٖٗاًاَت

ٖتا٘تسؿ

ٖثسً

ِت فاـّا

ٖضمَهآ

ٍ امتكا

ِت

ٖغغس لتلاات

تسا (

،ف٘س 1391 ).

ما

َٕس

،لگٗؿ تفلط٘پ

ٖل٘ػغت

ٌٖتؽَهآ

ٍ لَػغه

ٖٗاًْ

لف ا ـٌٗ

ٕل٘گؿاٗ

لاؼف تسا

ٕكلااس(

لف

ٍ

،يهاـواپ 1388

) صٍّژپ .

ٕاّ

ٕكاتفك ىاطً

ما

تّ٘اه

ٕل٘غتهـٌص تفلط٘پ

ٖل٘ػغت

؛ـًكاؿ ما

يٗا

،ٍك

ّٖاگآ يتفاٗ

ما

ٖلهاَػ

ِو

ٖتا٘تسؿ

ِت

تفلط٘پ

ٖل٘ػغت ك

ا لْ٘ست

ٖه

،ـٗاوً

ه

ٖ ـًاَت

للاؿ ت

ٕاّ

ٌٖوض

ٖوْه كؿ

ٕل٘گؿاٗ

ٍ شمَهآ

ٍ

شكٍلپ ىاَٗزطًاؿ

ِتضاؿ .ـضات

ًال٘ؽا

ٕاّؿلىٍٗك

ـٗـر صٍّژپ

ٕاّ

ٖضمَهآ لت

ٕاّـٌٗالف

ٖتؽاٌض

لحؤه لت

،ٕل٘گؿاٗ

نولوته

ُؿَت

؛ـًا الٗم

ِرَت

ِت

اّـٌٗالف

ٍ تكاْه

ٕاّ

ٖتؽاٌضالف كؿ

لػػ

ٕمازه

ىـض شمَهآ

ٍ

ٖگؿلتسگ غ٘سٍ

ٍ ىاْر ىـضلتسگ

غتاٌه

،ٕل٘گؿاٗ

ت٘وّا

ٖفػاضه ـًكاؿ

ٍ مملا تسا

ىاگـًل٘گؿاٗ

ِت

َُ٘ض

ٕا ت٘تلت ـًَض

ِو ـًٌاَتت

ٕل٘گؿاٗ

ؿَؽ اك

ِهاًلت

،ٕنٗك

،تٗاـّ

للتٌو

ٍ

ِت

ًَِگ

ٕا ؿَؽ - لثّاك كؿ لها

ٕل٘گؿاٗ

توكاطه ـٌٌو

يٍٗلاسا(

،1

1387 .) ما يٗا

،ٍك

ٕل٘گؿاٗ

تكاْه

ّ

ٕا

ٖتؽاٌضالف

ٕالت ت٘مفَه كؿ

ُكٍؿ

ٕاّ

ٕـؼت

ٖگـًم

ٖل٘ػغت

ٍ

ٖلغض كا٘ست

ٕكٍلض .ـٌتسّ

تؽاٌضالف

ٖهَْفه 2

ـٌص

ْٖرٍ

.تسا يٗا

مَْفه

ُـًل٘گلتكؿ

،صًاؿ اّـٌٗالف

ٍ

ٖٗاّؿلثّاك

تسا

ِو تؽاٌض اك

،ٖتاٗمكا تكاظً

اٗ

للتٌو

ٖه ـٌو نٍلتًاس(

،3

2008 .) ةلغا

ِٗلظً

ىاماؿلپ ي٘ت

1 ‎Slavin

2 metacognition

3 Santrok

ٍؿ ثٌر

ِ

؛تؽاٌضالف

ٌٖؼٗ

كٍات

ٖتؽاٌضالف

ٍ تكاظً

ٖتؽاٌضالف نٗاوت

لٗال

ُـض ـًا

4نلٍ(

، 2010

؛

،نلٍ

2004 .) صًاؿ

ٖتؽاٌضالف

ٖتاػلاعا 5

تسا

ِو

عؾض كؿ

ؿكَه تؽاٌض ؿَؽ

ٍ

ٕاّؿلثّاك

ٕل٘گؿاٗ

ؿكاؿ

ٍ تكاظً

،ٖتؽاٌضالف

ِت

ٌِهاؿ

ٕا ما

ٕاّؿلوكاو

ٖٗالرا ل٘ظً

،ِرَت

،للتٌو

ِهاًلت

ٕنٗك

ٍ ع٘ؾطت اّاغؽ

كؿ ؿلىلوػ

ُكاضا ؿكاؿ

،نلٍ(

2010 .) تلاع

ٖتؽاٌضالف

،6

ٖػًَ

ما تؽاٌضالف

ا تس

ِو

ٕاكاؿ كاْص فلؤه

ِ

ّٖاگآ

ؿلثّاك

،ٖتؽاٌض

ِهاًلت

ٕنٗك

ٍ

ٌٖ٘تماتؿَؽ تسا

ي٘ت٘س(

اٗاو

ٍ ي٘وكا

، 7

2002 )

.

صٍّژپ

ٕاّ

ٕؿاٗم

ِغتاك ي٘ت تؽاٌضالف

ٍ

ؿلىلوػ

ٖل٘ػغت اك

ـ٘ٗأت و

ُؿل ـًا ؛

ٕالت

،ًَِوً

لىًاؿ

ٍ ىاكاىوّ

( 8

2014 ) هٗ

صٍّژپ ن٘لاًآاته

ات

فـّ

ٖسكلت ل٘حأت

ٕاّؿلثّاك

ٕل٘گؿاٗ

لت ؿلىلوػ

ٖل٘ػغت مازًا

.ـًؿاؿ كؿ يٗا صٍّژپ ل٘حأت ؿلثّاك

ٕاّ

ٕل٘گؿاٗ

نولوته لت ؿَثْت

ٕل٘گؿاٗ

ؿَؽ نظً

ّٖؿ

ٍ

تؽاٌضالف

ٖسكلت ـض

ٍ ىاممغه

ِت يٗا

ِز٘تً

ـًـ٘سك و

ِ صٗانفا صًاؿ

ٖتؽاٌضالف ل٘حأت

ٕل٘گوطص

لت ؿلىلوػ

ٖل٘ػغت ـّاَؽ

.تضاقگ

كؿ صٍّژپ

ٕلگٗؿ نً٘

بَمؼٗ

ًٖاؽ ( 2010 ) ات

فـّ

ٖسكلت

ِغتاك ي٘ت

ٕژتالتسا

ٕاّ

ٕل٘گؿاٗ

ٍ

تفلط٘پ

ٖل٘ػغت لت

ِٗاپ ؿلىٍٗك شماؿلپ تاػلاعا

كؿ

ٍؿ

ٍُلگ ما صًاؿ ىامَهآ ات تفلط٘پ لاات

ٍ ي٘ٗاپ

ِت يٗا ز٘تً

ِ تسؿ تفاٗ

ِو صًاؿ

ًامَهآ

ٖ

ِو ما

ٕاّؿلىٍٗك

ٖتؽاٌض

ٍ

ٖتؽاٌضالف

ُلْت

ٖه

،ـًؿلت

ٍنر

ٍُلگ ات تفلط٘پ لاات

ـًؿَت

ٍ

ِز٘تً

تفلگ

ِو

4 Wells

5 metacognitive knowledge

6 metacognitive state

7 Cetinkaya & Erktin

8 Donker etal

(3)

تلاع ٕاّلحا ٔؼلاغه

،ٖتؽاٌضالف ٕاّ

نظً ٍ شماؿلپ ٕاّؿلثّاك لت ّٖؿ

ؿلىلوػ ىاَٗزطًاؿ ٖل٘ػغت /

53

ٕاّؿلىٍٗك

ٖتؽاٌضالف لتط٘ت

ما

ٕاّؿلىٍٗك

،ٖتؽاٌض ص٘پ

ٌٖ٘ت

ُـٌٌو تفلط٘پ

ٖل٘ػغت .ـٌتسّ

هلت

1ؿٍٍ

( 2010 ) كؿ هٗ

ِلاسك

ٕلتوؿ كؿ

لساوًَ٘

لگًا س٘

ىاطً

ؿاؿ يتضاؿ صًاؿالف لتْت 2

ات

طَغس لتلاات ؿلىلوػ

ٖل٘ػغت

ِغتاك تثخه ؿكاؿ

ٍ

لت يٗا

،ساسا ؿاٌْط٘پ ؿلو

تكاْه

ٖتؽاٌضالف

ٖٗاپؿَؽ

ٖه 3

ـًاَت لت

ٕامتكا

ٕل٘گؿاٗ

ىاَٗزطًاؿ

لحَه .ـضات لهؿٍماه (4

2010 ) نً٘

َسوّ

ات هلت ؿٍٍ

ؿٍٍ

( 2010 ) تفاٗكؿ

ًٖاَٗزطًاؿ

ِو ما

ٕاّؿلثّاك

لف تؽاٌضا

ُؿافتسا

ٖه

،ـٌٌو ىاگـًل٘گؿاٗ

كفَه

ٕلت

ـٌتسّ

ٍ ما تفلط٘پ

ٖل٘ػغت

ٕلتلاات .ـًكاؿكَؽلت

لتط٘پ نً٘

ذٗاتً

تاؼلاغه

ٌَ٘تَو

ٍ يهًَ٘

5

( 2008

،) ىاگٗكاو ( 6

2006 )

ٍ تَهاص ( 7

2005 )

ىاطً

ؿاؿ

ِو

ُؿافتسا ما

ٕاّؿلثّاك

ٖتؽاٌضالف جػات

صٗانفا نكؿ ةلغه

ٍ لع

ِلأسه كؿ صًاؿ هآ ىامَ

ٖه .ؿَض ىاٍك ىاساٌض

؛ٖتؽاٌض

ِت

ُژٍٗ

ٕؿالفا

ِو كؿ

بَصكاْص شماؿلپ

تاػلاعا كاو

ٖه ـٌٌو

ُـ٘مػ

،ـًكاؿ

ٕاّـٌٗالف

ٖتؽاٌضالف لت

تا٘لوػ

،ٖٗالرا

ٖعالع

،ؿلىلوػ

،ٌٖ٘تمات

ٖسكاٍ

ٍ ن٘ظٌت اّكاتفك

تْر لع

ِلأسه كاقگل٘حأت .تسا

،يٗالتاٌت تؽاٌضالف

ات نظً

ّٖؿ

ِغتاك

؛ؿكاؿ الٗم

صًاؿ

ٍ

ّٖاگآ تثسً

ِت

ٕاّـٌٗالف

ٖتؽاٌض ـٗات

ةرَه

ُؿافتسا ما ىآ

ِت ماگٌّ

لع

ِلأسه ؿؿلگ

ٍ

يٗا لها ما كٗلع ؿلثّاك ـ ؿَؽ نظً

8ّٖؿ تكَغ

ٖه .ؿل٘گ ؿلثّاك نظً

ّٖؿ

ِت ىاٌَػ

ٖىٗ

ما

ٕاّؿلثّاك

،ٕل٘گؿاٗ

ت٘فلظ ؿلف

ٕالت لٗـؼت اّكاتفك كثع

1 Blackwood

2 Metaknowledge

3 self monitoring

4 Mazumder

5 Coutinho & Neuman

6 Karigan

7 Chamot

8 Self-regulation

ظٗالض

ٍ تال٘٘غت ظ٘غه

ًٍٖكؿ

ٍ

ًٍٖل٘ت

ٍ لگًا٘ت

ت٘فلظ عؾض

ٕالت ىاهماس

ّٖؿ كاتفك كثع

فاـّا تسا سَول(

،9

1999 .)

ٕل٘گؿاٗ

نظً

،ّٖؿ

لهاض ـٌص

ِفلؤه تسا

ِو

ٕاّؿلثّاك

،ٖتؽاٌض

ٖتؽاٌضالف

ٍ تٗلٗـه

،غتاٌه نْه يٗلت

ِفلؤه

ٕاّ

ىآ

تسا لاسكآ(

، 10

2010 .)

صٍّژپ

ٕاّ

ٕؿـؼته لعاؽ

ىاطً

ِتؽاس تسا

ِو

ِىاگـًل٘گؿاٗ

ٕاكاؿ تكاْه لتط٘ت كؿ نظً

،ّٖؿ

بكازت

ٕل٘گؿاٗ

ؿَؽ اك

ًِلااؼف

ٍ ما

ُاك

ٖٗاّ

كا٘ست

عٌَته تٗاـّ

ٖه .ـٌٌو ىاًآ ما

ٕاّؿلثّاك

ِٖتكاظً

ٖثساٌه ؿَس

ٖه ـٌَٗر

ٍ لّ

ىاهم

ِو تكٍلض

ِتضاؿ ـضات

ٕاّؿلثّاك

ٕل٘گؿاٗ

ؿكَه

ُؿافتسا اك كؿ

ؼساپ

ِت ظٗالض

،ؿَؽ

ٖگژٍٗ

ٕاّ

ف٘لىت

ٍ

هٍنله تا ظ٘غه ل٘٘غت

ٖه ـٌّؿ

ٍ

ِت كَع

،ٖلو لت

ـٌٗالف

ٕل٘گؿاٗ

ؿَؽ تكاظً

ٍ للتٌو ـًكاؿ

يهلوٗم(

،11

1989 .) كؿ

،غلاٍ

يٗا ؿلثّاك

ٖٗاًاَت

ىاگـًل٘گؿاٗ

اك كؿ

ِرَت

ًٖلاَع تـه

ِت فاـّا

ٖل٘ػغت ؿَثْت

ٖه ـطؾت ناؿ(

ثكٍ

ٍ ىاكاىوّ

، 12

2011

؛ لا - ىاَلا

، 13

2008 .)

كؿ يٗا

ٌِ٘هم يهلوٗم

٘وٍ

ت ماتًاس (14

2014 ) كؿ

يٗلتـٗـر صٍّژپ

ؿَؽ ات فـّ

ِسٗامه ؿَؽ

ٖعاثضًا

ٍ 15

ـ ؿَؽ نظً

ّٖؿ كؿ 507 صًاؿ مَهآ

ًٖاتسل٘تؿ

ٍ لحا ص٘پ

ٌٖ٘ت

ٖگـٌٌو ىآ

كؿ تفلط٘پ

ٖل٘ػغت ىاًآ

ِت يٗا

ِز٘تً

ـًـ٘سك

ِو كؿ لتامه

شٍك ؿَؽ

ٖعاثضًا صًاؿ

ًٖامَهآ

ِو لتط٘ت ما

شٍك ـ ؿَؽ نظً

ّٖؿ

ِت ىاٌَػ

ٖىٗ

ما

ٕاّؿلثّاك

ٕل٘گؿاٗ

ُؿافتسا

ٖه ـٌٌو

، ي٘گًا٘ه

ُلوً

ٕاّ

ٕلتلاات

9 Lemos

10 Arsal

11 Zimmerman

12 Ducworth & etal

13 AL-Alwan

14 Kitsantas

15 self-discipline

(4)

لاس نزٌپ

كؿ تفلط٘پ

ٖل٘ػغت

ِت تسؿ

ٖه .ـًكٍآ شٗلتٌ٘پ

ٍ

ٕؿ

1تٍلگ ( 1990 ) نً٘

كؿ

ٖطٍّژپ

ِت

ٖسكلت

ل٘حأت

ِفلؤه

ٕاّ

ٕل٘گؿاٗ

ؿَؽ نظً

ّٖؿ

ٍ

ٖضن٘گًا لت

ؿلىلوػ

ٖل٘ػغت .ـٌتؽاؿلپ

ِتفاٗ

ٕاّ

يٗا صٍّژپ

ىاطً

ؿاؿ

ِو

ٖتلٍ

ِفلؤه

ٕاّ

ٕل٘گؿاٗ

ؿكَه

ُؿافتسا

ظسَت صًاؿ ىامَهآ ات

ٕاّؿلىٍٗك ىاَؾوّ

كؿ

سٗكـت

، گٌّاوّ

،ـضات تفلط٘پ صًاؿ

هآ

َ ىام

صٗانفا

ٖه ـتاٗ

ٍ

ٍل٘پ ىآ شلتسگ

ِفلؤه

ٕل٘گؿاٗ

نظًؿَؽ

ّٖؿ جػات تفلط٘پ

ٖل٘ػغت كؿ

ىآ اّ

ٖه

؛ؿَض الٗم يٗا اّؿلثّاك ةرَه

ٖه ؿَض ظغس

ٖگتؾ٘گًالت

ٍ

٘ه ىان

ٕل٘گكؿ

ٖتؽاٌض صٗانفا

ِتفاٗ

ٍ ىآ

ِت

ِتًَ

ؿَؽ ةثس

ٕامتكا ؿلىلوػ

ٖل٘ػغت

ٖه ؿؿلگ

ٖسؿ(

ٍ

2ىاٗك

، 2008 .)

ٍُلاػ لت ؿلثّاك نظً

،ّٖؿ ت٘مفَه

ٍ تفلط٘پ

ٖل٘ػغت

ِتستاٍ

ِت ىان٘ه

ٖٗاًاَت

ُـًل٘گؿاٗ

كؿ

ُؿافتسا ما

ٕاّؿلثّاك شماؿلپ

تسا

،يهلوٗم(

1989 .) شماؿلپ ك٘وػ

ِت ىاٌَػ كفَه يٗلت ؿلثّاك

ٕل٘گؿاٗ

ِت شماؿلپ

3ٖغست

ٖملت

ُـض .تسا

ٕؿالفا

ِو ما يٗا ؿلثّاك

ُؿافتسا

ٖه

،ـٌٌو كاثتػا

تاػلاعا ـٗـر

اك

ِت صلاص

ٖه ـٌطو

ٍ

ٕالت نكؿ

ىآ اّ

لت

ٕاَتغه تاػلاعا نولوت

ٖه .ـٌٌو

يٗا ؿلثّاك ات فـّ

نكؿ

ٖؼلاٍ

ةلاغه

ِت كاو

ٖه ؿٍك

ٍ

ٕاّؿلثّاك لظاٌته

ت ا يٗا ؿلىٍٗك لهاض

طاثتكا كالللت ىؿلو ي٘ت

ُـٗا اّ

ٍ

ُؿافتسا ما ـّاَض

تسا

ٍ

ُن٘گًا ةلاغ نً٘

ِللاػ

ٕـٌه

ِت

ُـٗا

ٕاّ

غٗـت .تسا

كؿ لتامه

ٕؿالفا

ِو ؿلثّاك شماؿلپ

4ٖغغس اك

ِت كاو

ٖه

،ـًلت كؿ نْف تغغ تّ٘اه تاػلاعا

1 Pinterich & Degroot

2 Deci & Ryan

3 exhaustive processing

4 Surface Processing

تسىض

ٖه .ـًكَؽ ىآ

اّ

كؿ ـٌٗالف

ٕل٘گؿاٗ

ما

ؿلثّاك يٗلوت

ٍ كالىت

ٍ ظفع

ٖعَع كاٍ

تاػلاعا

ُؿافتسا

ٍ لت

ًٖاَؽالف

ٖغغس كٗامع

ٍ ىَته نولوت

ٖه ـٌٌو

ٌَ٘تَو(

ٍ

،يهًَ٘

2008 .) كؿ شماؿلپ

ماگ

ِت

5ماگ نً٘

لتط٘ت

ِت تا٘ئنر

ِتؽاؿلپ

ٖه ؿَض

ٍ

تاػلاعا

ٖؼلاٍ

ىَهال٘پ

،عَضَه فـّ

َزتسر

.ـٌتسّ

كؿ ذٗاتً

تاؼلاغه فلتؾه

لت ؿَرٍ

ِغتاك

تثخه ي٘ت شماؿلپ ك٘وػ

ٍ ؿلىلوػ

ٖل٘ػغت ـ٘وأت

ُـض تسا يلًَ(

ٍ اٌٗؿلااّ

،6

1990

؛

ِت لمً

ما

ٌَ٘تَو

ٍ

،يهًَ٘

2008

؛

7تسٗؿ

، 2003

، ـ للـس

ت٘وسا

،8

1997 .) كؿ صٍّژپ تًَهكٍ

( 9

2005 ) نً٘

نً٘

ِو ات فـّ

ٖسكلت طاثتكا ي٘ت

ٕاّؿلىٍٗك

ٕل٘گؿاٗ

ٍ لهاَػ

ٖػؾض

ٍ

ٖغ٘غه ات ؿلىلوػ

ٖل٘ػغت ا

مازً

ِتفلگ

،ؿَت عؾطه ـض

ٕاّؿلثّاك

شماؿلپ ات

ؿلىلوػ

ٖل٘ػغت طاثتكا

.ؿكاؿ

،يٗالتاٌت كؿ

هٗ

غور

ٕـٌت ما غتاٌه

ٕلظً

ٍ

ٖطٍّژپ

ٖه ىاَت تفگ

ِو تلاع

ٕاّ

،تؽاٌضالف

ٕاّؿلثّاك نظً

ّٖؿ

ٍ شماؿلپ

ٍنر

ٕاّل٘غته نْه

ٍ كاقگل٘حأت كؿ

لها شمَهآ

ٍ

ٕل٘گؿاٗ

ـٌتسّ

ِو كؿ

تكَغ

ِرَت

ِت ىآ اّ

ـٌٗالف

ٕل٘گؿاٗ

لتْت لىض

ٖه ؿل٘گ

ٍ ؿلىلوػ

ٖل٘ػغت ىاگـًل٘گؿاٗ

ؿَثْت

ٖه .ـتاٗ

لتاٌت ىآ

ِص طلغه

،ـض

ِ٘ضلف

ٕاّ

صٍّژپ

ِت طلض لٗم يٍٗـت :ـٗؿلگ

1 - تلاع

ِٖتؽاٌضالف

ّٖاگآ

ٖتؽاٌضالف لت

ؿلىلوػ

ٖل٘ػغت ىاَٗزطًاؿ

لحؤه

؛تسا

2 - تلاع

ِٖتؽاٌضالف ؿلثّاك

ٖتؽاٌض لت

لىلوػ ؿ

لحؤه

؛تسا

5 step by step processing

6 Nolen & Haladina

7 Diseth

8 Sadler-Smith

9 Vermunt

(5)

55

3 - تلاع

ِهاًلت

ٕنٗك لت ؿلىلوػ

لحؤه

؛تسا

4 - تلاع

ٌٖ٘تماتؿَؽ لت

ؿلىلوػ

لحؤه

؛تسا

5 - ؿلثّاك شماؿلپ ك٘وػ

لت ؿلىلوػ

ٖل٘ػغت

ىاَٗزطًاؿ لحؤه

؛تسا

6 - ؿلثّاك شماؿلپ ماگ

ِت ماگ لت وػ ؿلىل

ٖل٘ػغت

؛تسا

7 - ؿلثّاك شماؿلپ

ٌٖ٘ػ لت ؿلىلوػ

ٖل٘ػغت

؛تسا

8 - ؿلثّاك نظً

ّٖؿ فَغؼه

ِت يتطَٗؽ لت

ؿلىلوػ

لحؤه

؛تسا

ّٖؿ فَغؼه

ِت ىٍل٘ت لت ؿلىلوػ

لحؤه

؛تسا

ّٖؿ وتهاً

نول لت ؿلىلوػ

ٖل٘ػغت

.تسا

غٍر ػٍّصپ

ِعهاج ػٍّصپ

ٍ غٍر

ًَِوً

یریگ

صٍّژپ لضاع

ٖطٗاو٘پ

ٍ ما عًَ

ِغتاك

ٕا .تسا

ِؼهار

ٕكاهآ صٍّژپ اك

ِ٘لو ىاَٗزطًاؿ لتؽؿ

ُـىطًاؿ مَلػ

ًٖاسًا

ُاگطًاؿ ىلا٘گ

كؿ لاس

ٖل٘ػغت 90

- 89 ل٘ىطت

ٖه .ـًؿاؿ 377 لفً

ِت

ىاٌَػ نزع ً

ًَِو ات

ِرَت

ِت لٍـر

ٖسرلو

ٍ

ىاگكَه ( 1

1970 ) ي٘٘ؼت

؛ـًـض اها ات

ِرَت

ِت

لاوتعا مـػ

ٕكاىوّ

ٖؽلت ما ىاَٗزطًاؿ

ٍ شنٗك

ه٘تاوتس٘س

ًٖؿَهمآ

،اّ

10

% نً٘

ِت ىاٌَػ تفا

(

drop out

)

ِتفگلظًكؿ ـض

ٍ يٗـت

،ة٘تلت نزع

ًَِوً

ٖٗاًْ

ِت ىان٘ه 410 لفً

صٗانفا .تفاٗ

يٗا

ؿاـؼت ما ؿ ىاَٗزطًا

ِت

َُ٘ض

ًَِوً

ٕل٘گ

ِ٘وْس

2ٕا

1 Krejcie & Morgan

2 Quota sampling

باؾتًا .ـًـض كؿ يٗا صٍّژپ شلات

ـض

ِت تلػ

ؿَرٍ

ٍُلگ

ٕاّ

فلتؾه ات

ىؿكٍآ لو

٘

ِ انرا

ٕ

ِتؽاٌض

ُـض

ِؼهار

ٕكاهآ

ِت

ًَِوً

ؼهار

٘ ت

ُؿاؿ

.ؿَض لّ

هٗ

ما ىاَٗزطًاؿ لٗم

لظً

لگطٍّژپ

ٕاّكانتا

ِؼلاغه اك ل٘وىت

ٖه .ـًؿَوً

ىاٗاض لوف

تسا

ِو لت

ٍٕك

ِهاٌطسلپ اّ

ِگلت

ٕا

ٍٕاع

ٖتاغ٘ضَت كؿ

ؿكَه فـّ

ِٖلو

ٕالرا صٍّژپ

ٍ

ىاٌ٘وعا كؿ

ؿكَه ظفع

ٖهاٌوگ

ٍ

ًِاهلغه ىؿَت

تاػلاعا ىَهمآ

اّ

قاػلا

ُـض .ؿَت كؿ يٗا

ِگلت

يٌ٘ضوّ

ٖؽلت ما تاػلاعا ت٘ؼور

ٖتؽاٌض

،ىاَٗزطًاؿ :ل٘ظً

،يس ت٘ؼضٍ

،لّأت ت٘ؼضٍ

،لاغتضا غغمه

ٖل٘ػغت

ٍ ك

ِتض

ٖل٘ػغت غور

ٕكٍآ

ٖه .ـض

ِت كَظٌه

ٖسكلت ؿلىلوػ

ٖل٘ػغت

،ىاَٗزطًاؿ

ات

ٖگٌّاوّ

ُكاؿا شمَهآ

ُـىطًاؿ مَلػ

،ًٖاسًا

يٗلؽآ لـؼه لو

ٖتاستوا لّ

هٗ

ما تولض ىاگـٌٌو

تفاٗكؿ

ٖه .ـض

یاّراسبا ػٍّصپ

1 )

ِهاٌؽظرپ تلاح

یتخاٌؼارف :3

ِهاٌطسلپ تلاع

ٕكانتا

ٕالت ماـًا

ُ

ٕل٘گ لىفت طَغس

لتلاات اٗ

تكاْه

ٕاّ

ٖتؽاٌضالف .تسا

يٗا

ِهاٌطسلپ

ات شلات نلتطه ـلٍكاّ

لً٘ا

ٍ لاور

ٕـتاػ (4

1996 )

( 1996 ) كؿ نوله

ٖله صٍّژپ

ٕاّ

طَتله

ِت

،ٖتا٘ضمكا

اّؿكاـًاتسا

ٍ ىَهمآ صًاؿ مَهآ (

CRESST

5) يٍٗـت

ُـض .تسا ىاگـًماس يٗا

كانتا ات

ُكاضا

ِت

َُرٍ

نٗاوت ىا٘ه ه نّ٘اف

"

"تلاع

ٍ 6

"

ِػ٘ػؽ

"

ظ٘رلت 7

ُؿاؿ ـًا كؿ ىاٌَػ

ِهاٌطسلپ ما

مَْفه تلاع

ُؿافتسا

.ـٌٌو ىآ اّ

تلاع

ٖتؽاٌضالف اك

تلاع اكقگ

ٍ ل٘غته

3 State Metacognitive Inventory

4 Harold Oneil & Jamal Abedi

5 National Center for Research on Evaluation Standards, and Student Testing

6 state

7 trait

(6)

لاس نزٌپ

ؿالفا كؿ ت٘ؼلَه

ٕاّ

ًٖلامػ فٗلؼت 1

ُؿلو ـًا

ِو

تـض ىآ كؿ لَع ىاهم

ِت تػلس ل٘٘غت

ٖه .ـٌو يٗا

ِهاٌطسلپ

ٕاكاؿ كاْص

ِفلؤه

ّٖاگآ اٌضالف

،ٖتؽ

،ٖتؽاٌضؿلثّاك

ِهاًلت

ٕنٗك

ٍ

ٌٖ٘تماتؿَؽ تسا

ِو

ٕالت لّ

ِفلؤه ذٌپ لاؤس

َِٗگ كؿ لظً

ِتفلگ

ُـض تسا

.

ُلوً

ٕكاقگ يٗا

ِهاٌطسلپ

ِت

َُ٘ض تلى٘ل تسا

ٍ

ُلوً

لّ

َِٗگ كؿ

ٌِهاؿ

ٕا ما 1 ات 4 ل٘غته .تسا

يٗلتلاات

ُلوً

يىوه 80

ٍ ي٘ٗاپ يٗلت

ُلوً

يىوه

20 .تسا

،يٌ٘ضوّ

٘ؼت ي٘

ُلوً

ٕالت

ِػَوزه ؿاَه

ىَهمآ

ٍ ه٘ىفت

ُلوً

ٕاّ

سا٘مه

ٕاّ

ٖػلف

ىاىها لٗقپ ـّاَؽ .ؿَت

ٖٗاٗاپ يٗا 2

كانتا

ِت شٍك

ًٖاسوّ

ًٍٖكؿ

ِثساغه ـض

ةٗالضٍ

ٕافلآ

ػاثًٍلو

ٕالت

ٕاّ

ٖتؽاٌضالف

91 / 0

ٍ

ٕالت

ُؿلؽ سا٘مه

ٕاّ

ىآ 82 / 0 ات 87 / 0

شكانگ

ُـض تسا

ٕكلااس(

لف

ٍ

،يهاـواپ 1391

.)

كؿ صٍّژپ لضاع

نً٘

ىان٘ه

ًٖاسوّ

ًٍٖكؿ

ٕاّ

ٖتؽاٌضالف ات

ٕافلآ ػاثًٍلو

87 / 0

ِثساغه .ـض

ِػَوزه ـّاَض

ِئاكا

ُـض

ُكاتكؿ

ٖٗاٗاپ

ٍ كاثتػا

3ُماس

ٍ تاظعلاه

ٕلظً

ٍ

ٖلوػ كؿ

كؿ يٍٗـت

،ِهاٌطسلپ

ٕاَٗگ يٗا تسا

ِو يٗا

ِهاٌطسلپ

ٕكانتا ـ٘فه

ٕالت ا

ٖتاٗمك تلاع

ٖتؽاٌضالف تسا

لًٍ٘ا(

ٍ

،ٕـتاػ 1996 )

.

2 )

ِهاٌؽظرپ کبظ

یاّ

یریگدای :4

يٗا

ِهاٌطسلپ

ِت كَع

ُـوػ

ٕالت

ُؿافتسا كؿ

ُكٍؿ

ٕاّ

شمَهآ

ٖلاػ ظسَت .ىار .ٕؿ .سا .ما تًَهكٍ

ٍ 5

هًلف .ا

.َ٘لتؿ .ما ىٍ

هَٗسزٗك ( 6

1988 ) كؿ صؾت

ىاٍك

ٖساٌض

ٖت٘تلت

ُاگطًاؿ .ٖو .َٗ

اتالت

7تً

يٍٗـت

1 Intellectual situations

2 reliability

3 construct validity

4 Inventory Learning Styles (ILS)

5 Jan D. H.M. Vermunt

6 Frank A. W. M. Van rijswijk

7 Katholieke University Brabant

يٍٗـت ُـض .تسا يٗا

ِهاٌطسلپ كاْص

ِفلؤه

،ُـوػ

:لهاض

ٕاّؿلثّاك

،شماؿلپ

ٕاّؿلثّاك

نظً

،ّٖؿ تْر

ٕل٘گ اّ

ٍ

ُن٘گًا

ٕاّ

ٕل٘گؿاٗ

ٍ

ـٗامػ

ٍ اّكٍات

ُكاتكؿ

ٕل٘گؿاٗ

اك

ُماـًا

ٕل٘گ

ٖه .ـٌو

ٍؿ

ِفلؤه تسؾً

ِت ت٘لاؼف

ٕاّ

ٕل٘گؿاٗ

طَتله ـًا

ِو كؿ صؾت لٍا

ِهاٌطسلپ 55

َٗگ

ِ

ِت

ىآ ظاػتؽا ِتفاٗ

،تسا 25

َِٗگ

ٕـؼت

ٕالت

ٖتاٗمكا

ُن٘گًا

ٕاّ

ٕل٘گؿاٗ

ٍ 40

َِٗگ لؽآ

ِهاٌطسلپ

ٕالت

ٖسكلت ـٗامػ

ٍ

ٕاّكٍات

ُـًل٘گؿاٗ

كؿ لظً

ِتفلگ

ُـض .تسا هٗلّ

ما يٗا

ِفلؤه اّ

ِت

تامثع

ٖػلف ن٘سمت

ُـض ـًا

ٍ كؿ عَوزه 16

ِمثع

ٖػلف ؿَرٍ

.ؿكاؿ

،يٗالتاٌت 120

َِٗگ ؿَرٍ

ؿكاؿ

ِو ؿالفا لّ

َِٗگ اك

ِؼلاغه

ٍ ىان٘ه تمفاَه ؿَؽ اك

لت

ٍٕك هٗ

سا٘مه 5

ِركؿ

ٕا

ِثتك

ٕـٌت

ٖه .ـٌٌو

سا٘مه

ُماـًا

ٕل٘گ يٗا

،كانتا

ِمثع

ٕا ةتله ُـض

تسا

ِو

"ما

"نگلّ

"ات

ِط٘وّ

"

ل٘٘غت

ٖه .ـٌو لَٗت

ٍ ىاكاىوّ

( 8

2003 ) كؿ صٍّژپ ؿَؽ

يوض ـ٘ٗأت

ةٗلض كاثتػا

ثساغه

ِ

ُـض

ٕالت يٗا

ِهاٌطسلپ

شكانگ ـًؿلو

ِو

ِهاٌطسلپ ؿكَه

،لظً

ات

ُؿافتسا ما

شٍك ل٘لغت

ٖلهاػ

ٕـ٘ٗأت

ٖسكلت ـض

ٍ ذٗاتً

ىاطً

ؿاؿ

ِو يٗا كانتا

ٕالت

ُماـًا

ٕل٘گ كاْص

ِفلؤه

ؿكَه لظً

تًَهكٍ

ةساٌه تسا

ِو ىاطً

ُـٌّؿ

كاثتػا لتال لَثل

ٕالت

ِهاٌطسلپ .تسا

،يٌ٘ضوّ

كؿ

صٍّژپ ؿ

ٕلگٗ

ٕافلآ ػاثًٍلو يٗا

كانتا 91 / 0

شكانگ ـض

ٍ ذٗاتً

ل٘لغت

ٖلهاػ يٗا

ِهاٌطسلپ

ٕالت

ٖسكلت

ٖٗاٍك

ُماس

ِت دالؾتسا 16

لهاػ

لزٌه ـض

ِو

ِوّ

ىآ اّ

ـٌتسًاَت

ِت كَع

ٌٖؼه

ٕكاؿ

6 / 36 ـغكؿ سًاٗكاٍ

لو اك ي٘ثثت ـٌٗاوً

ٖلػ(

،ٖگ٘ت 1387 .)

8 Boyle etal

(7)

57

كؿ

ِؼلاغه

،لضاع ىان٘ه

ًٖاسوّ

ًٍٖكؿ

ه

ِفلؤ

ٕاّ

16

ًِاگ هثس

ٕل٘گؿاٗ

ي٘ت 43 / 0 ات 88 / 0

ٍ ىان٘ه

ًٖاسوّ

ًٍٖكؿ لو

ِهاٌطسلپ ات

ٕافلآ

ػاثًٍلو 96

%

ِثساغه .ـض

ات

ُؿافتسا ما يٗا

،ِهاٌطسلپ

:لهاض

شماؿلپ

،ك٘وػ شماؿلپ

،ٌٖ٘ػ شماؿلپ ماگ

ِت ماگ

ٍ

ٕاّؿلثّاك نظًؿَؽ

،ّٖؿ :لهاض نظً

ّؿ

ٖ فَغؼه

ِت

،يتطَٗؽ نظً

ّٖؿ فَغؼه

ِت ىٍل٘ت

ٍ نظً

ّٖؿ

نولوتهاً

ؿكَه صزٌس كالل .تفلگ

غٍر لیلحت یراهآ

ُداد :اّ

ٕالت ف٘غَت

ُؿاؿ

،اّ

عؽاض

ٕاّ

كاهآ

ٖف٘غَت

ل٘ظً

،ـغكؿ

،ًٖاٍالف ي٘گًا٘ه

ٍ فالغًا كا٘ؼه (

SD

)M±

ِت كاو

ِتفلگ .ـض

ٕالت

ٖسكلت ظتاٍك

ًٍٖكؿ

غته اّل٘

ما ةٗلض

ٖگتسثوّ

ىَسل٘پ

ٍ

ٕالت

ٖسكلت

ٕاّلحا

ٕاّل٘غته ص٘پ

ي٘ت تلاع(

ٕاّ

ٖتؽاٌضالف

ٍ

ٕاّؿلثّاك

ٕل٘گؿاٗ

شماؿلپ

ٍ نظً

ّٖؿ ) لت ل٘غته

نلاه ( ؿلىلوػ

) ما شٍك

ٕكاهآ ىَ٘سلگك

ٖغؽ ماگ

ِت

1ماگ

ُؿافتسا .ـض

ٖگژٍٗ

يٗا شٍك يٗا تسا

ِو يٗلتوو ؿاـؼت

٘غته

ٕاّل ص٘پ ي٘ت اك

ِو

ٖٗاًاَت ص٘پ

ٌٖ٘ت لتال

ٖلَثل

ِتضاؿ

،ـٌضات باؾتًا

ٍ

ِت

ُؿاس ىـض لـه

ص٘پ

ٌٖ٘ت

ُـٌٌو هوو2

ٖه .ـٌو

كؿ تٗاًْ

،

ٕالت

ٖسكلت كاثتػا

لـه ما

عؽاض

ٕاّ

ٕكاهآ لهاض ةٗلض ي٘٘ؼت

(

R²

،)

ٕاغؽ ؿكاـًاتسا ؿكٍآلت

(

SEE

،) ةٗالض اتت

β(

،)

لٗؿامه

ٍ t

طَغس

ٌٖؼه

ٕكاؿ

ُؿافتسا ض .ـ ظغس

ٌٖؼه

ٕكاؿ كؿ يٗا صٍّژپ 05

/

P≤0 كؿ لظً

ِتفلگ

ـض

ٍ ل٘لغت

ٕاّ

ٕكاهآ ات

ُؿافتسا ما ملً

كانفا

SPSS

(

Ver 18.0

) مازًا .تفلٗقپ

1 stepwise

2 predictive model

ِتفای اّ

ي٘گًا٘ه

ٌٖس ؿالفا تولض

ُـٌٌو 47 /

±1 16 / 20 .ؿَت

ًٖاٍالف

ٍ ـغكؿ

ٖگژٍٗ

ٕاّ

ت٘ؼور

ٖتؽاٌض

تولض ىاگـٌٌو كؿ

لٍـر ( 1 )

ُـهآ .تسا

لٍذج 1 . یگصیٍ

یاّ

تیعوج یتخاٌؼ

ٍُرگ

ًَِوً

( n=414 )

اّریغته یًاٍارف

ذصرد )%(

ت٘ؼضٍ

لّات

ؿلزه لّأته 375

30 7

/ 91

3 / 7

ت٘ؼضٍ

لاغتضا

لغاض لغاضل٘غ 16

383 9

/ 3

6 / 93

ت٘ؼضٍ

تًَىس

ٖهَت

ٖهَتل٘غ 203

198 6

/ 49

4 / 48

غغمه

ٖل٘ػغت

ًٖاؿكاو

ٖساٌضكاو 3

399 7

6 / 97

ِتضك

ٖل٘ػغت ىاتسل٘تؿ

تا٘تؿا

ٍ مَلػ

ًٖاسًا

ٖضاٗك

ٍ هٗن٘ف

مَلػ

ٖتلزت فكاؼه

ٖهلاسا 238

88 75 1 2

/ 58

5 / 21

3 / 18

2

ِتضك

ٖل٘ػغت

ّٖاگطًاؿ

ىاٍك

ٖساٌض ىاتم

ٖس٘لگًا ىاتم

ٖسٍك تا٘تؿا

ٖسكاف ىاتم

ٍ تا٘تؿا بلػ

قَمع تٗلٗـه

ًٖاگكمات تٗلٗـه

ٖتؼٌغ مَلػ

ٖسا٘س

ُكٍاطه لػ مَ

ٖػاوترا 22

35 16 43 22 23 31 51 29 46 26 4

/ 5

6 / 8

9 / 3

5 / 10

4 / 5

6 / 5

6 / 7

5 / 12

1 / 7

2 / 11

4 / 6

(8)

لاس نزٌپ

لٍـر ( 2 ) نً٘

تاػلاعا

ٖف٘غَت

ِفلؤه

ٕاّ

تلاع

ٕاّؿلثّاك

ٕل٘گؿاٗ

شماؿلپ

ٍ نظً

ّٖؿ

ٍ ؿلىلوػ

ٖل٘ػغت اك

كؿ ىاَٗزطًاؿ ىاطً

ٖه .ـّؿ

لٍذج 2 . يیگًایه

ٍ فارحًا رایعه تلاح یاّ

،یتخاٌؼارف یاّدربّار

،غزادرپ یاّدربّار نظً

یّد

ٍ درکلوع یلیصحت

ىایَجؽًاد

ِطیح یاّ

یبایزرا اّریغته

يیگًایه فارحًا

رایعه

يس 16

/ 20 47

/ 1

تلاعٕاّٖتؽاٌضالف

ّٖاگآ

ٖتؽاٌضالف 74

/ 14 17

/ 2

ؿلثّاك

ٖتؽاٌض 80

/ 14 26

/ 2

ِهاًلت

ٕنٗك 08

/ 15 25

/ 2

اتؿَؽ

ٌٖ٘تم 93

/ 14 22

/ 2

شماؿلپ ك٘وػ 27

/ 34 11

/ 7

شماؿلپ ماگ

ِت ماگ 71

/ 35 7

شماؿلپ

ٌٖ٘ػ 32

/ 16 58

/ 3

ؿلثّاك ٕاّ نظًّٖؿ

نظً

ّٖؿ فَغؼه

ِت يتطَٗؽ 18

/ 35 42

/ 7

نظً

ّٖؿ فَغؼه

ِت ىٍل٘ت 46

/ 36 07

/ 7

نظً

ّٖؿ نولوتهاً

37 / 18 44

/ 3

ؿلىلوػ

ٖل٘ػغت 38

/ 16 41

/ 1

سٗلتاه ةٗالض

ٖگتسثوّ

ىَسل٘پ

ٕالت

ِ٘لو

ٕاّل٘غته صٍّژپ

كؿ لٍـر ( 3 )

ُـهآ تسا

.

ىاوّ

كَع

ِو كؿ يٗا لٍـر

ُـّاطه

ٖه

،ؿَض

ي٘ت ؿلىلوػ

ٖل٘ػغت

ٍ

ِفلؤه

ٕاّ

شماؿلپ لهاض

شماؿلپ

،ك٘وػ شماؿلپ ماگ

ِت

،ماگ شماؿلپ

ٌٖ٘ػ

ٍ

ِفلؤه

ٕاّ

نظً

ّٖؿ

، :لهاض نظً

ّٖؿ فَغؼه

ِت

يتطَٗؽ

، نظً

ّٖؿ فَغؼه

ِت

،ىٍل٘ت

ٖگتسثوّ

كاؿاٌؼه

ٍ تثخه كؿ ظغس 0001 /

>0 ؿَرٍ P

؛ؿكاؿ

يٗـت مَْفه

ِو

ّٖالوّ

ٕـٌهٍلً٘

ي٘ت

ِ٘لو

ٕاّؿلثّاك

ٕل٘گؿاٗ

شماؿلپ

ٍ نظً

ّٖؿ

ِت(

ٕاٌختسا

نظً

ّٖؿ )نولوتهاً

ات ؿلىلوػ

ؿَرٍ

.ؿكاؿ

،يٌ٘ضوّ

ذٗاتً

سٗلتاه

ٖگتسثوّ

ي٘ت ىلوػ ؿل

ٖل٘ػغت

ٍ

ِفلؤه

ٕاّ

تلاع

ٖتؽاٌضالف نً٘

ىاطً

ٖه ـّؿ

ِو ؿلىلوػ

ٖل٘ػغت ات

ؿلثّاك

ٖتؽاٌض

ٍ

ٌٖ٘تماتؿَؽ

ٖگتسثوّ

كاؿاٌؼه

ٍ تثخه ؿكاؿ ( 05 /

>0 .)P

ِت تكاثػ

،لگٗؿ

ًٖاَٗزطًاؿ

ِو

ِت ىان٘ه

ٕلتط٘ت

ما

ِفلؤه

ٕاّ

تلاع

ٖتؽاٌضؿلثّاك

ٍ

ٌٖ٘تماتؿَؽ

ُؿافتسا

ٖه

،ـٌٌو

ٕاكاؿ ؿلىلوػ

ٖل٘ػغت

ٕلتْت .ـٌتسّ

(9)

59

لٍذج 3 . طیرتاه بیارض یگتعبوّ

يیب

ِفلؤه یاّ

تلاح یاّ

غزادرپ

ٍ نظً

یّد اب درکلوع یلیصحت

لٍـر ( 4 ) ذٗاتً

ل٘لغت ىَ٘سلگك

ًِاگـٌص

ماگ

ِت ماگ ل٘ظً

ةٗلض ي٘٘ؼت (

R²

،)

ٕاغؽ ؿكاـًاتسا

ؿكٍآلت (

SEE

،)

β ةٗلض

، لٗؿامه

ٍ t

ظغس

ٌٖؼه

ٕكاؿ اك كؿ لت

ٖه

٘گ ؿل

ِو كؿ ىآ 10 ل٘غته

ص٘پ ي٘ت

،

ٕالت ص٘پ

ٌٖ٘ت ؿلىلوػ

ٖل٘ػغت

ِت كاو

ِتفك .تسا

لٍذج 4 . لیلحت ىَیظرگر

ًِاگذٌچ ماگ

ِب ماگ درکلوع یلیصحت ضاظارب

ِفلؤه یاّ

تلاح یاّ

غزادرپ

ٍ نظً

یّد

اّریغته 1

2 3

4 5

6 7

8 9

14 11

1 -

ّٖاگآ

2 - ؿلثّاك

ٖتؽاٌض 61**

/ 0 1

3 - اًلت

ِه

** ٕنٗك 56 /

** 0 66 / 0 1

4 -

ٌٖ٘تماتؿَؽ 55**

/

** 0 61 /

** 0 64 / 0 1

5 - شماؿلپ

** ك٘وػ 28 /

** 0 3 /

** 0 34 /

** 0 29 / 0 1

6 - شماؿلپ ماگ

ِت

** ماگ 28 /

** 0 27 /

** 0 32 /

** 0 33 /

** 0 73 / 0 1

7 - شماؿلپ

** ٌٖ٘ػ 32 /

** 0 34 /

** 0 37 /

** 0 31 /

** 0 71 /

** 0 61 / 0 1

8 - فَغؼه

ِت

يتطَٗؽ 28**

/

** 0 32 /

** 0 35 /

** 0 30 /

** 0 76 /

** 0 70 /

** 0 70 / 0 1

9 - فَغؼه

ِت ىٍل٘ت 23**

/

** 0 24 /

** 0 31 /

** 0 36 /

** 0 59 /

** 0 64 /

** 0 52 /

** 0 64 / 0 1

10 - اً

نولوته 008

/ 0 - 006 / 0 - 01 / 0 - 03 /

** 0 33 /

** 0 39 /

** 0 33 /

** 0 38 /

** 0 42 / 0 1

11 -

ٖل٘ػغتؿلىلوػ 04

/

* 0 18 / 0 10 /

* 0 18 /

** 0 30 /

** 0 29 /

** 0 31 /

** 0 29 / 0 08 / 0 1

P< 0/05 P< 0/0001

یاّریغته بختٌه

B SE

Beta t

P-Value

نظً

ّٖؿ فَغؼه

ِت يتطَٗؽ 074

/ 0 013

/ 0 364

/ 0 682

/ 5 0001

/ 0

ٕاّل٘غته فقع

ُـض Beta In

ّٖاگآ

/ 0 - -

- 018

/ 0 - 985

/ 0

ؿلثّاك

ٖتؽاٌض 084

/ 0 -

- 229

/ 1 221

/ 0

ِهاًلت

ٕنٗك 051

/ 0 - -

- 748

/ 0 - 455

/ 0

ٌٖ٘تماتؿَؽ 080

/ 0 -

- 187

/ 1 237

/ 0

شماؿلپ ك٘وػ 065

/ 0 -

- 617

/ 0 538

/ 0

شماؿلپ ماگ

ِت ماگ 169

/ 0 -

- 799

/ 1 074

/ 0

شماؿلپ

ٌٖ٘ػ 097

/ 0 -

- 063

/ 1 289

/ 0

نظً

ّٖؿ فَغؼه

ِت ىٍل٘ت 161

/ 0 -

- 865

/ 1 064

/ 0

نظً

ّٖؿ نولوتهاً

044 / 0 - -

- 647

/ 0 - 518

/ 0

R²=0/133, SEE=1/346, F )211،1(;32/289, P< 0/0001

َٕگلا ص٘پ

ٌٖ٘ت ؿلىلوػ

ٖل٘ػغت

; 689 / 13 constant( )

+ 074 / 0 ( نظً

ّٖؿ فَغؼه

ِت يتطَٗؽ )