Une adaptation française du Questionnaire de Régulation Émotionnelle à la situation d’apprentissage
Notice bibliographique
Résumé
Cet article présente deux études de validation de l’Emotion Regulation Question - naire (Gross & John, 2003) traduit en français et adapté à la situation de préparation d’un examen universitaire. Cet outil mesure l’utilisation de deux stratégies de régulation émotionnelle : la réévaluation cognitive (changer sa façon de penser une situation émotionnelle) et la suppression expressive (inhiber l’expression de l’émotion dans une situation émotionnelle). La première étude (1) confirme les qualités psychométriques de l’instrument et (2) explore les corrélations entre le score obtenu au test et les émotions académiques ressenties par les étudiants. La seconde étude (1) confirme les qualités psychométriques de l’instrument chez les deux sexes et (2) investigue les différences de genre dans les scores obtenus au test. L’adaptation de cet outil est prometteuse pour la communauté des chercheurs en éducation soucieuse d’approfondir la question de la régulation émotionnelle en situation d’apprentissage.
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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 | 0,015 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».