High Self-efficacy and High Use of Electronic Information may Predict Improved Academic Performance
Notice bibliographique
Résumé
A review of:
 Tella, Adeyinka, Adedeji Tella, C. O. Ayeni, and R. O. Omoba. “Self-efficacy and Use of Electronic Information as Predictors of Academic Performance.” Electronic Journal of Academic and Special Librarianship 8.2 (2007). 24 Apr. 2008 
 
 Objective – To determine if self-efficacy and use of electronic information jointly predicted academic performance and to determine what information sources students used most often.
 
 Design – Descriptive surveys (scales) for each of the three variables.
 
 Setting – University of Ibadan, Nigeria, a metropolitan, government-supported university with approximately 18,000 students. 
 
 Subjects – Seven hundred undergraduate and graduate students randomly chosen from 7 departments of the faculty (i.e., college) of education (100 students from each department). 
 
 Methods – Students completed the Morgan-Jinks Self-Efficacy Scale and the Use of Electronic Information Scale. Academic performance was measured using a general aptitude test that covered general education, English language, and mathematics. The Morgan-Jinks scale consisted of 30 items, and the academic performance test consisted of 40 items. No instrument length was provided for the Use of Electronic Information Scale, and no details on the actual content of the general aptitude test or the Use of Electronic Information Scale were provided. These surveys were completed at the university under conditions similar to that of a typical exam (i.e., no talking). All 700 subjects completed the surveys, and there was no evidence of participants providing informed consent or that they were given an opportunity to withdraw from the study. Data was analyzed using multiple regression analysis, a suitable analysis for this type of data. 
 
 Main Results – Self-efficacy and use of electronic information together contributed to 9% (reported as 0.9% in the article) of the variance in academic performance, and each variable statistically significantly contributed to predicting academic performance (p
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,800 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».