Self-Efficacy as Predictor of Motivational Goals in University Students
Notice bibliographique
Résumé
Self-efficacy is an important factor in the accomplishment of goals because people with confidence in their capabilities are likely to approach difficult tasks as challenges and are motivated to master them rather than avoid them. The present study has investigated the potential role of self-efficacy in various approaches towards goal attainment. Self-efficacy refers to belief in oneself and one's personal skills; a person who perceives herself/himself in a positive way will be more motivated than a person who anticipates herself/himself as a failure (Was, 2006). Austin and Vancouver (1996) proposed that self-efficacy plays a very important role in the goal choice and task preference. When a person has confidence in his skills, with no self-doubt, he will possess a sense of being and be sufficiently prepared for a challenge. Thus, he becomes more motivated towards achievement. Self-efficacy levels can enhance or obstruct motivation. People with high self-efficacy choose to perform more challenging tasks; they set higher goals for themselves and stick to them. Actions are reshaped in thoughts, and people anticipate either optimistic or pessimistic scenarios in line with their level of self-efficacy (Kumar & Lai, 2006).Goals are defined as the end towards which one's effort is directed (Was, 2006). Goals serve as a course to the destination. When a person wants to do anything, he or she sets some behavioural intentions for the success. These intentions are referred to goals. Goal-oriented theorists define achievement goals as concrete cognitive representations that focus on a particular type of performance and these behavioural intentions are very much affected by the level of self-efficacy, which is belief in one's own self (Elliot C Lent, Lopez, & Bieschke, 1991; Elliot &Church, 2003).These gender differences in self-efficacy are attributable to different environmental, sociocultural, and inherited factors. …
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».