Applying the Motivation, Opportunity, Ability (MOA) Model, and Self-Efficacy (S-E) to Better Understand Student Engagement on Undergraduate Event Management Programs
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Considering the motivation, opportunity, ability (MOA) model and the self-efficacy (S-E) component of the social cognitive theory (SCT), this article aims to examine through a series of four research questions whether such models can help to determine how students engage with their program of study. Furthermore, the article will determine factors that influence student engagement in event management (EM) degree programs and seek to understand how EM students engage with their reading and interact within classroom-based environments. In doing so, the article will contribute to the existing debates on inclusive teaching and learning in higher education (HE), and provide a link towards creating more professional and employable graduates. Self-efficacy refers to beliefs in one's capabilities to learn or perform at designated levels. Much research has demonstrated that self-efficacy influences academic motivation, learning, and achievement; particularly within science, technology, English, and mathematics (STEM) subjects. With this in mind, this research aims to investigate the frame conditions mentioned that surround both self and group efficacy and seeks to reveal whether the above models can be used to better understand the engagement and subsequent performance of undergraduate EM students. This analysis will enable academics to better understand the role of MOA and S-E, how these develop over a program of study, and thereby provide a boost to student self-efficacy. By doing so, the best possible educational experience and results in higher education can be achieved.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle