Multi-Informant Test Anxiety Assessment of Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
A total of 263 junior and senior high school students (grades 7, 8, 9, 10, 11, 12; ages 12 to 19) with relatively more informants identifying as females (57.4%) than males (42.6%) and more junior high school students (68.3%) than high school students (31.7%), along with 267 parents and 167 teachers responded to a student, parent, and teacher version of the German Test Anxiety Inventory (TAI-G) (Hoddapp & Benson, 1997). All reliabilities for all TAI-G scales for all three samples were above .70. The resulting data were fitted to two, three, and four factor models of test anxiety based on theoretical and empirical evidence. The four factor model (worry, emotion, distraction, lack of confidence) of the reduced (17 item) version of the TAI-G (Hoddapp & Benson, 1997) yielded the best fitting model for students (comparative fit index = .97; residual mean square = .042), parents (comparative fit index = .95; residual mean square = .073), and teachers (comparative fit index = .96; residual mean square = .080), thus providing very strong support for the proposed model. Sex, age, grade, and informant differences are presented and discussed. In conclusion, this study supports further research and use of a multi-informant assessment system of test anxiety.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».