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Enregistrement W2906409082 · doi:10.1177/1469787418819728

The impact of grades on student motivation

2018· article· en· W2906409082 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueActive Learning in Higher Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducation, Achievement, and Giftedness
Établissements canadiensQuest University Canada
Organismes subventionnairesUniversity of Tasmania
Mots-clésGrading (engineering)NarrativePsychologySelf-determination theoryMathematics educationIntrinsic motivationGoal theoryAffect (linguistics)AnxietyClass (philosophy)Motivation to learnPedagogySocial psychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although research has explored how in-class pedagogical practices and narrative feedback affect student engagement and motivation, questions remain on the impact of grading systems (i.e. multi-interval grades vs pass/fail and narrative evaluation) on academic motivation. Here, we compared the motivation of students who received multi-interval grades to students who were evaluated with a pass/fail and end of course narrative evaluation. In addition, we compared academic motivation at institutions with different grading systems. Grades did not enhance academic motivation. Instead, grades enhanced anxiety and avoidance of challenging courses. In contrast, narrative evaluations supported basic psychological needs and enhanced motivation by providing actionable feedback, promoting trust between instructors and students and cooperation amongst students. Even when accounting for potential confounding factors, students in universities that used narrative evaluations experienced higher intrinsic and autonomous motivation compared to students who received multi-interval grades. Given the potential for grades to thwart basic psychological needs and academic motivation, institutions should re-evaluate when and in which programs grades may be appropriate or necessary.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,866

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,380 · 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