Test anxiety components: an intra-individual approach testing their control antecedents and effects on performance
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Although anxiety consists of multiple components, including cognitive, affective, motivational, and physiological, and some findings suggest that there might be differences regarding their control antecedents and effects on performance, previous studies have largely neglected to examine these components separately and for reasons of convenience often assessed test anxiety as a unified construct using a single-item. Therefore, this study investigated the different test anxiety components with the goal to: (1) examine the relative impact of the anxiety components in the mediating mechanism that connects control and performance - as proposed by Pekrun's control-value theory, and (2) determine which specific anxiety component is underlying common single-item anxiety measures. METHODS: = 137 German 8th graders during a mathematics exam. RESULTS: As expected, control was negatively related to all anxiety components, but associations varied in strength. Additionally, the components differed in their relative impact on performance, with the cognitive component being central for this outcome. Furthermore, common single-item measures seem to specifically assess the affective component, and thus not the component most relevant for test performance. CONCLUSION: Consequently, our study strongly recommends to distinguish between the anxiety components depending on the research question at hand.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».