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Enregistrement W2517359537 · doi:10.4000/ripes.1063

La motivation à apprendre des étudiants de français et de littérature au cégep

2016· article· fr· W2517359537 sur OpenAlexaff
Louise Ménard, Diane Leduc

Notice bibliographique

RevueRevue internationale de pédagogie de l’enseignement supérieur · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation, sociology, and vocational training
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plusieurs études confirment qu’au collège d’enseignement général et professionnel (cégep), la réussite du premier cours de français et de littérature représente un indicateur de la persévérance scolaire et de l’obtention du diplôme. Bien que la motivation des étudiants soit fréquemment mise en cause par les enseignants de cette discipline pour expliquer un taux élevé d’échecs et d’abandons à ce cours, aucune recherche, à notre connaissance, n’a abordé le problème sous l’angle de la motivation. C’est dans cette perspective que la recherche aborde la question de la motivation en tentant de vérifier s’il existe effectivement un problème de motivation chez les étudiants qui commencent le premier cours de français et de littérature, pour ensuite mesurer l’évolution du niveau de motivation des étudiants inscrits à ce cours. Pour ce faire, le niveau de motivation de 1105 étudiants appartenant à 48 groupes cours a été mesuré en début et fin de semestre en s’appuyant sur l’échelle de mesure de la motivation élaborée par Pintrich (1988, 1989). L’analyse des résultats au questionnaire nous révèle que globalement le niveau de motivation des étudiants est plutôt élevé au début du semestre et qu’il décroît à la fin du semestre. Par ailleurs, sept groupes cours voient leur niveau de motivation se maintenir ou s’accroître entre le début et la fin du cours. Une entrevue réalisée auprès de 11 étudiants de ces groupes cours permet de décrire des pratiques d’enseignement qui semblent jouer un rôle dans le maintien ou l’accroissement du niveau de motivation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,221
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,129
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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