Construct and predictive validity of the Strength of Motivation for Medical School-Revised (SMMS-R) questionnaire: a French validation study
Notice bibliographique
Résumé
Motivation is a major indicator of students' learning behaviors. Therefore, researchers require consistent and valid instruments to assess students' motivation. Consequently, motivation has been an important topic in medical education research for the last decade. The present study evaluated the construct and predictive validities of the French version of the Strength of Motivation for Medical School-Revised questionnaire (SMMS-R-FR). Our sample comprised 372 students at three French-speaking medical schools, who filled in the SMMS-R-FR and the Revised two-factor Study Process Questionnaire (R2-SPQ). Results confirmed the three-factor structure of the original SMMS-R questionnaire. Reliabilities were good for the Total Strength of Motivation scale, moderate for the Willingness to Sacrifice and Readiness to Start subscales, and poor (but still acceptable) for the Persistence subscale. Both Total Strength of Motivation and Readiness to Start positively predicted a deep learning approach and negatively predicted a surface learning approach, while Willingness to Sacrifice positively predicted a deep learning approach and Persistence negatively predicted a surface learning approach. Our results both support the SMMS-R- FR's suitability as a tool for measuring motivation in medical students, and suggest that it could be used to guide the development of educational interventions to strengthen motivation.
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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 | 0,013 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».