On the Effect of Goal Setting on Self-Directed Learning, Achievement Motivation, and Academic Achievement among Students
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to investigate the effect of goal setting on self-directed learning, achievement motivation, and academic achievement in students. All secondary school students at eighth grade in Semnan city in 2015 constituted the population of the study. From among this population, the number of 40 students with the lowest scores in self-directed learning and achievement motivation was randomly selected as the sample. Then, these students were equally placed in two experimental and control groups. In the next stage, the pretest was administered to both groups and the experimental group received nine training sessions of self-directed learning. It is noteworthy that the control group received no intervention. In this study, pretest-posttest along with control group design was used. Fisher, King & Tague's Self-Directed Learning Readiness Scale and Herman's Questionnaire Measure of Achievement Motivation along with students' grade point average scores (first semester as the pretest and second semester as the posttest) were used for data collection purposes. Next, data analysis was performed using multivariate MANCOVA and univariate ANCOVA. The results showed that teaching of goal setting had a significant effect on the improvement of self-directed learning and achievement motivation; however, it had no significant effect on students' academic achievement. According to the obtained results, it is recommended that goal setting be taught to promote self-directed learning and achievement motivation.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».