An attribution-based motivation treatment for low control students who are bored in online learning environments.
Notice bibliographique
Résumé
Perceived control (PC) and boredom are academic risk factors that undermine motivation and performance in competitive achievement settings (Pekrun, Goetz, Daniels, Stupnisky, & Perry, 2010; Perry, Hladkyj, Pekrun, & Pelletier, 2001). Attribution-based motivation treatments (attributional retraining: AR) can assist students who exhibit single-risk factors, but AR efficacy remains unexamined for students with multiple-occurring risk factors in online learning environments. In a prepost randomized treatment study, AR was administered to students who differed in PC (low, high) and boredom (low, high) in an online, 2-semester course. For students with co-occurring risk factors (low PC–high boredom), AR (vs. no-AR) recipients performed better on a posttreatment course test, had higher control-related beliefs, and were twice as likely to remain in the course. AR (vs. no-AR) treatment effects were absent for students not having co-occurring risk factors. These results advance research on attribution-based motivation treatments for students who exhibit co-occurring academic risk factors in online learning environments. (PsycINFO Database Record (c) 2018 APA, all rights reserved)
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».