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Enregistrement W1922902800 · doi:10.1348/000709910x522186

Academic self‐handicapping: Relationships with learning specific and general self‐perceptions and academic performance over time

2010· article· en· W1922902800 sur OpenAlexaffabout
Shannon Gadbois, Ryan Sturgeon

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Educational Psychology · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducation, Achievement, and Giftedness
Établissements canadiensBrandon University
Organismes subventionnairesArmy Research Office
Mots-clésCLARITYPsychologyTest anxietyAcademic achievementTest (biology)Social psychologyPerceptionDevelopmental psychologyVariance (accounting)Mathematics educationAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Academic self-handicapping (ASH) tendencies, strategies students employ that increase their chances of failure on assessments while protecting self-esteem, are correlated with classroom goal structures and to learners' general self-perceptions and learning strategies. In particular, greater ASH is related to poorer academic performance but has yet to be examined with respect to learners' performance across a series of tests. AIMS: This research was designed to examine the relationship between students' ASH tendencies and their self-concept clarity, learning strategies, and performance on a series of tests in a university course. SAMPLE: A total of 209 (153 female; 56 male) Canadian university psychology students participated in this study. METHODS: Participants' ASH tendencies, self-concept clarity, approaches to learning, and self-regulatory learning strategies were assessed along with expected grades and hours of study in the course from which they were recruited. Finally, students' grades were obtained for the three tests for the course from which they were recruited. RESULTS: Students reporting greater self-handicapping tendencies reported lower self-concept clarity, lower academic self-efficacy, greater test anxiety, more superficial learning strategies, and scored lower on all tests in the course. The relationships of ASH scores and learner variables with performance varied across the three performance indices. In particular, ASH scores were more strongly related to second and third tests, and prior performances were accounted for. ASH scores accounted for a relatively small but significant proportion of variance for all three tests. CONCLUSIONS: These results showed that ASH is a unique contributing factor in student performance outcomes, and may be particularly important after students complete the initial assessment in a course.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,318 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations93
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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