The Relationship between Teaching Skills, Academic Emotion, Academic Stress and Mindset in University Student Academic Achievement Prediction: A PLS-SEM Approach
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.
Notice bibliographique
Résumé
This cross-sectional study conducted to develop a model for predicting academic achievement of university students by investigating the relationship between teaching skills, academic emotions (positive and negative), and academic stress associated with Mindset (growth and fixed) using structural equation modeling. The statistical population consisted of 360 students of the Islamic Azad University of Hamedan who were selected randomly using a relative stratified method. The study was descriptive and correlational. The data were analyzed by SPSS version 25 and SmartPLS version 3.2.8. First, the validity of the model was estimated using Cronbach's alpha, composite reliability, convergent validity, and divergent validity; then, the coefficient of determination, effect size, and Stone-Geisser criterion were calculated for evaluating the structural model. The results showed that the validity and adequacy of the suggested model were suitable. Thus, it could be used in different situations by experts in related areas. The relationship between growth Mindset and academic achievement was significant; growth Mindset moderated the effect of negative emotion and stress on academic achievement the crucial role of professor skills in the academic achievement of students was confirmed directly or through its effect on positive emotion. The effect of teaching skills was not significant on the academic achievement of students with fixed Mindset, while the effect of academic stress confirmed on these students. Therefore, the identification of students with fixed Mindset and psychological interventions for these students can be useful in their academic achievement and their mental health.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle