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Enregistrement W2913007674 · doi:10.1017/prp.2018.28

Relations of multivariate goal profiles to motivation, epistemic beliefs and achievement

2019· article· en· W2913007674 sur OpenAlexaff
Mingming Zhou, Olusola Adesope, Philip H. Winne, John C. Nesbit

Notice bibliographique

RevueJournal of Pacific Rim Psychology · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducation, Achievement, and Giftedness
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyGoal orientationSelf-efficacySocial psychologyNeed for achievementAcademic achievementCluster (spacecraft)AnxietyTask (project management)Contrast (vision)Developmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined whether undergraduates’ achievement goal orientations could be represented as profiles and whether profiles were linked to self-reported motivation, epistemic beliefs and academic achievement. Data collected during an undergraduate course were analyzed using a clustering technique. Using the 2 × 2 goal model (Elliot & McGregor, 2001 ), we identified five achievement goal profiles. Our findings suggest the interaction of goal orientations supports varying interpretations of students’ motivation and learning beliefs. Although no statistically significant differences in achievement were found across clusters, a High-Approach-Low-Avoidance cluster displayed an adaptive profile that was most positive towards learning and self but least anxious about exams. In contrast, a Performance-Avoidance-Dominant cluster demonstrated a maladaptive pattern of lowest self-efficacy and task value, and higher anxiety. Further, High-Approach-Low-Avoidance and Low-Performance-Avoidance clusters recognized that knowledge is not simple and authority could be questioned, compared to the other groups.

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)0,001
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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,884

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,328 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations16
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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