Psychological attributes and work-integrated learning: an international study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to explore – on an international level – the relationship between work-integrated learning (WIL) and several psychological attributes (i.e. hope, procrastination, self-concept, self-efficacy, motivation, and study skills) believed to be important for a successful transition to the labor market. Design/methodology/approach – A between-subjects design was used with participants in one of two groups: WIL and non-WIL. The design provided data on the effects of the independent variable (WIL) on a number of dependent variables (attributes) across four countries. Data were collected via an online survey and analyzed using a series of ANOVAs and MANOVAs. Findings – WIL and non-WIL students in the four countries shared several attributes – however – significant differences also emerged. WIL compared to non-WIL students compared reported stronger math and problem solving self-concepts, yet weaker effort regulation and perceived critical thinking skills. WIL students were more extrinsically motivated than their non-WIL peers in three of the four countries. Female students in WIL reported being the most anxious compared to other students. Research limitations/implications – Self-reports to measure psychological attributes and the small sample sizes at some of the institutions are limitations. Originality/value – The positive relationship between participation in WIL and several aspects of positive self-concept are provided. In addition, data are provided indicating that overall there are more similarities than differences between WIL and non-WIL students on a number of psychological outcomes. Data also suggests that females who participate in WIL may be at risk for anxiety problems.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».