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Enregistrement W2890769604 · doi:10.17759/jmfp.2018070210

Foreign studies of learning motivation: XXI century

2018· article· en· W2890769604 sur OpenAlexaboutno aff
M.G. Nikitskaya, N.N. Tolstykh

Notice bibliographique

RevueJournal of Modern Foreign Psychology · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducation, Achievement, and Giftedness
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExpectancy theoryPsychologySocial learning theoryAttributionSocial cognitive theoryBelongingnessSelf-perception theoryTransformative learningSocial psychologyValue (mathematics)Learning theorySocial theoryCognitive evaluation theoryIdentity (music)SociologyEpistemologySelf-determination theoryCognitive psychologySocial sciencePedagogyPolitical scienceCognitive dissonanceAutonomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article provides an overview of foreign (Western) researches in the field of academic motivation conducted in the United States, Europe and Canada over the past two decades. It presents the main provisions of the twelve most influential theories: Control-value theory of achievement emotions, Achievement goal theory, Attribution theory, Expectancy-value theory, Goal-setting theory, Theory of interest, Need for achievement theory, Possible selves theory, Self-determination theory, Self-efficacy theory, Social belongingness theory, Transformative experience theory, and also the Implicit theories of intelligence. Some of these theories appeared long ago, often more than half a century ago, but were subsequently expanded and/or modified. Some are articulated in recent years. In most theories of great importance is attached to the role of cognitions and cognitive processes in the process of learning, to the role of goal-setting, emotions in general, as well as to the student's identity and his/her relationships with parents, teachers and peers

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,097
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,319 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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