Medical student well-being and lifelong learning: A motivational perspective
Notice bibliographique
Résumé
Background: Medical school poses many pressures and challenges for individuals aspiring to health careers. Only some students, however, experience high stress and exhaustion, whereas others adaptively respond to schooling demands and engage in lifelong learning practices. By drawing on three motivation theories - self-determination theory, self-theories of ability, and achievement goal theory - this study examined the relations among motivational constructs, stress, exhaustion, and lifelong learning in medical students. Methods: All medical students in a 4-year program were invited to complete a questionnaire containing measures of psychological need satisfaction, self-theories of ability, achievement goals, stress, exhaustion, lifelong learning, and background characteristics. Using structural equation modeling, we tested a structural model that combined the three motivation theories to explain stress, exhaustion, and lifelong learning in medical students. Results: A total of 267 medical students participated in the study (response rate 42%). The results largely confirmed the hypothesized relations, revealing that unmet psychological needs and a fixed mind-set were associated with maladaptive cognitions (i.e., the pursuit of avoidance goals) and psychological distress (i.e., high stress and exhaustion). In contrast, psychological need satisfaction and a growth mind-set had distinct pathways to beneficial cognitions (i.e., mastery approach goals) and lifelong learning practices in medical students. Discussion: Adaptive motivations, cultivated through personal and environmental factors, may help to protect medical students from psychological distress and enhance their growth as lifelong learners. Understanding the mechanisms and pathways to desirable and undesirable outcomes in medical students is critical for creating learning environments that will serve these students well.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».