Academic self‐handicapping: The role of self‐concept clarity and students' learning strategies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Self-handicapping is linked to students' personal motivations, classroom goal structure, academic outcomes, global self-esteem and certainty of self-esteem. Academic self-handicapping has yet to be studied with respect to students' consistency in self-description and their description of themselves as learners. AIMS: This study examined students' self-esteem and self-concept clarity as well as their tendencies to employ deep- or surface-learning approaches and self-regulate while learning in relation to their self-handicapping tendencies and exam performance. SAMPLE: Participants were 161 male and female Canadian, first-year university students. METHOD: Participants completed a series of questionnaires that measured their self-esteem, self-concept clarity, approaches to learning, self-regulation and reflections on performance prior to and following their exam. RESULTS: Self-handicapping was negatively correlated with self-concept clarity, deep learning, self-regulated learning and exam grades, and positively correlated with surface learning and test anxiety. Regression analyses showed that self-concept clarity, self-regulation, surface-learning and test anxiety scores predicted self-handicapping scores. Self-concept clarity, test anxiety scores, academic self-efficacy and self-regulation were predictors of mid-term exam grades. CONCLUSIONS: This study showed that students' self-concept clarity and learning strategies are related to their tendencies to self-handicap and their exam performance. The role of students' ways of learning and their self-concept clarity in self-handicapping and academic performance was explored.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 découle