Intrinsic, identified, and controlled types of motivation for school subjects in young elementary school children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are two approaches to the differential examination of school motivation. The first is to examine motivation towards specific school subjects (between school subject differentiation). The second is to examine school motivation as a multidimensional concept that varies in terms of not only intensity but also quality (within school subject differentiation). These two differential approaches have led to important discoveries and provided a better understanding of student motivational dynamics. However, little research has combined these two approaches. AIMS: This study examines young elementary students' motivations across school subjects (writing, reading, and maths) from the stance of self-determination theory. First, we tested whether children self-report different levels of intrinsic, identified, and controlled motivation towards specific school subjects. Second, we verified whether children self-report differentiated types of motivation across school subjects. SAMPLE: Participants were 425 French-Canadian children (225 girls, 200 boys) from three elementary schools. Children were in Grades 1 (N=121), 2 (N=126), and 3 (N=178). RESULTS: Results show that, for a given school subject, young elementary students self-report different levels of intrinsic, identified, and controlled motivation. Results also indicate that children self-report different levels of motivation types across school subjects. Our findings also show that most differentiation effects increase across grades. Some gender effects were also observed. CONCLUSION: These results highlight the importance of distinguishing among types of school motivation towards specific school subjects in the early elementary years.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».