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Enregistrement W3011828423 · doi:10.1080/10872981.2020.1742964

Medical students’ motivation and academic performance: the mediating roles of self-efficacy and learning engagement

2020· article· en· W3011828423 sur OpenAlexaff
Hongbin Wu, Shan Li, Juan Zheng, Jianru Guo

Notice bibliographique

RevueMedical Education Online · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePerfectionism, Procrastination, Anxiety Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesDouble First Class University Plan
Mots-clésPsychologySelf-efficacyStudent engagementMedical educationSelf-regulated learningAutodidacticismSocial psychologyMathematics educationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Motivation matters in medical students’ academic performance. However, few studies have specifically examined how motivation and external environmental factors (e.g., institutions) affect medical students’ performance with large-scale data sets. The roles of self-efficacy and learning engagement in the mechanisms that govern how motivation affects academic performance are still unclear.Objective: This study aims to advance a comprehensive understanding about the relationships between medical students’ motivation, self-efficacy, learning engagement, and academic performance in a nationwide survey, taking students’ demographic factors and sociocultural environments into consideration.Design: We collected data from 1930 medical students in China. We probed the relations between studying variables. We then performed structural equation model (SEM) analysis to examine the mediating roles of self-efficacy and learning engagement on the relationship between motivation and academic performance. We further carried out multiple-group SEM analyses to compare differences between males and females, and between students in key universities and colleges (KUCs) and non-key universities and colleges (NKUCs).Results: Medical students in KUCs demonstrated significantly higher intrinsic motivation, better academic performance and lower extrinsic motivation than those in NKUCs. Male students reported higher intrinsic motivation but surprisingly lower academic performance than females. The total effect of intrinsic motivation on academic performance was larger than that of extrinsic motivation. There were significant indirect effects of either intrinsic or extrinsic motivation on academic performance through learning engagement. Besides, both intrinsic motivation and extrinsic motivation predicted self-efficacy; however, the direct effect of self-efficacy on academic performance was not significant.Conclusions: This study provided researchers with a holistic picture of students’ types of motivation in relation to academic performance. Findings from this study can help in rethinking the role of self-efficacy in medicine, in finding more effective interventions for promoting medical students’ levels of motivation, and in developing motivation-related counselling methods for different groups of medical students.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,343 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations463
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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