Closing the Loop: Measuring Entrepreneurial Self-Efficacy to Assess Student Learning Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Accredited degree programs primarily use graded assignments in the embedded-course method to measure individual-level assurances of learning (AoL). This method is expensive, subjective, retrospective, and difficult to implement for continuous program improvement. The purpose of our research is to explore the use of entrepreneurial self-efficacy (ESE) as an individual-level AoL outcome to augment the quality management of accredited entrepreneurship degree programs. Previous research on ESE, arising from intention models and theory of planned behavior, has used the construct primarily for predicting start-up intent or differentiating nonentrepreneurs from entrepreneurs. In contrast, we begin from an educational assessment and social cognitive theory perspective in constructing our ESE scale. The new ESE scale is operationalized by theoretically justifying 8 learning outcomes, testing 70 items based on scales in the extant literature, and extracting 11 factors or subdomains of ESE using principal components analysis to create a parsimonious new 44-item ESE scale. Expanding the ESE construct to 11 subdomains also expands the use of ESE into the fields of educational assessment, AoL, and program accreditation. This enables understanding the links between pedagogy, curriculum, assignments, grades, enactive mastery experiences, and peer feedback to achieve meaningful student transformation through self-efficacy beliefs.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».