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
Notice bibliographique
Résumé
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 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 | 0,002 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,009 | 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 ».