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Enregistrement W2909692734 · doi:10.71781/24017

Le lien prédictif entre le sentiment d’efficacité des enseignants, l’engagement cognitif et les buts d’accomplissement des élèves de la 4e à la 6e année du primaire

2018· dissertation· fr· W2909692734 sur OpenAlexaboutno aff
Zoé St-Onge

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2018
Typedissertation
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueEducational and Psychological Assessments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesLienPsychologyPolitical sciencePhilosophyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’engagement scolaire est un prédicteur important de la réussite scolaire et un facteur de protection contre le décrochage. L’engagement cognitif combiné aux buts de maîtrise plutôt qu’aux buts de performance des élèves rendent compte d’un apprentissage autorégulé qui permet à l’élève une meilleure compréhension de la matière et des aspirations scolaires plus grandes. Plusieurs facteurs peuvent favoriser l’apprentissage autorégulé de l’élève dont le sentiment d’efficacité de l’enseignant. Cette influence potentielle pourrait être expliquée par la mise en place par l’enseignant du climat motivationnel de la classe axé sur la maîtrise de la matière plutôt que la performance. Dans cette étude, les données de 373 élèves et 38 enseignants d’écoles primaires en milieux défavorisés à Montréal ont été étudiées à l’aide d’un devis longitudinal et des analyses de cheminement multiniveaux. Les résultats montrent qu’un haut sentiment d’efficacité de la part de l’enseignant prédit l’adhésion des élèves aux buts de maîtrise. Il prédit aussi la mise en place d’un climat motivationnel axé sur la maîtrise de la matière ce qui influence à la baisse les buts de performance des élèves. Ces résultats sont cependant marginalement significatifs et aucun lien n’a été observé entre le sentiment d’efficacité de l’enseignant et l’engagement cognitif des élèves dans cette étude.

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,569
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,315 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2018
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Résumé présentoui

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