Dominant Goal Orientations Predict Differences in Academic Achievement during Adolescence through Metacognitive Self-Regulation
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated whether academic achievement was predicted by the goal which generally drives a student’s learning behaviour. Secondly, the role of metacognitive self-regulation was examined. The dominant goal orientation was assessed using a new method. 735 adolescents aged 10-19 years read vignettes of students that reflect four goal orientations. Participants indicated which student they resembled most, which revealed their dominant goal orientation. Age, sex and level of parental education were controlled for. Results showed that students with motivation goals of the mastery and performance-approach types obtained higher grades than students characterized by the performance-avoidance and work-avoidance goal type. A mediation analysis showed that goal orientations predicted achievement through the level of metacognitive self-regulation. Intrinsically motivated students showed the best metacognitive self-regulation skills of all students, whereas work-avoidant students had the lowest level of self-regulation skills. The scores of students with performance goals fell in-between. The research showed that the higher grades obtained by performance-approach students, compared to performance-avoidant and work-avoidant students, can partially be explained by their higher levels of metacognitive self-regulation. Thus, goal orientation predicted achievement differences through metacognitive self-regulation skills. This suggests that intrinsic motivation and self-regulation skills should ideally be supported in the classroom. Furthermore, it suggests that teachers could use vignettes to distinguish different types of students in order to identify students who are vulnerable to lower academic achievement.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».