Predicting Success in the Introduction to Computers Course: GPA vs. Student's Self-Efficacy Scores
Notice bibliographique
Résumé
This study examines whether students’ final grades in an introductory college business computing class correlate with their self-reported computer skill levels provided at the beginning of the course. While significant research effort has been devoted to studying the effects of student selfefficacy on course outcomes and studying the moderating effects of various demographic variables (such as age and gender) and experience variables (such as computer access at home), there is a dearth of studies examining a student’s grade-point-average (GPA) as a predictor of final course success in the introductory computing class. For the fundamentals of computer applications course at the medium-size state college, student self-perceptions of their own computer abilities explained very little of the variation in the final course grade outcomes. GPA, however, was a more powerful predictor (adjusted R 2 = 0.365) of the final class grade as well as the students’ grades on individual course modules. Students’ perceptions of their own computer abilities added very little additional predictive value, increasing the full model’s adjusted R 2 only to 0.393. Given the predictive power of GPA relative to course success, discussion is included concerning ways to use this information to offer additional assistance to lower performing students. The study contributes to the existing literature and refutes the value of self-assessment of skills and abilities as a sole predictor of success. Although the literature has suggested non-traditional or adult students may have more difficulty with the computer course, our findings do not support this. Areas for future research are suggested.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».