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Enregistrement W2536181028 · doi:10.18666/tpe-2016-v73-i3-6370

Measuring Student Motivation in High School Physical Education: Development and Validation of Two Self-Report Questionnaires

2016· article· en· W2536181028 sur OpenAlexaff
Lauren Sulz, Viviene A. Temple, Sandra Gibbons

Notice bibliographique

RevueThe Physical Educator · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensUniversity of VictoriaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeci-PsychologyPhysical educationExploratory factor analysisSelf-determination theoryCompetence (human resources)Test validityScale (ratio)Social psychologyValidityPsychometricsAutonomyApplied psychologyDevelopmental psychologyMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this research was to develop measures to provide valid and reliable representation of the motivational states and psychological needs proposed by the self-determination theory (Deci & Ryan, 1985, 2000) within a physical education context. Based on theoretical underpinnings of self-determination theory, two questionnaires were developed to measure students’ motivation and psychological need satisfaction in high school physical education: (a) the Physical Education Motivation Scale (PEMS) and (b) the Physical Education Autonomy, Relatedness, Competence Scale (PE-ARCS). Validity and reliability concerning the scales were examined. Exploratory factor analysis supported the validity and test–retest reliability of a 3-factor, 9-item solution for PEMS and a 3-factor, 12-item solution for PE-ARCS. The results provide evidence supporting the validity and reliability of PEMS and PE-ARCS as promising physical education-specific measures of motivation developed within the framework of self-determination theory.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,306 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations15
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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