Development and validation of the Situated Academic Writing Self-Efficacy Scale (SAWSES)
Notice bibliographique
Résumé
Existing writing self-efficacy instruments have assessed the concept through mechanical and process features of writing to the neglect of the influence of situated context. The purpose of this study was to develop and test the Situated Academic Writing Self-Efficacy Scale (SAWSES) based on Bandura’s self-efficacy theory and a model of socially constructed writing. A sequential multimethod approach constituted the methods. A Delphi panel of 15 expert scholars conducted a theoretical evaluation of the scale and the items were piloted with 20 nursing undergraduate students using cognitive interviews. The scale was validated in two studies with independent samples of 255 nursing students (Study 1), and in an interdisciplinary sample of undergraduate (N = 543) and graduate students (N = 264) (Study 2). The three identified factors present a structure to the questionnaire which is developmental and has the potential to detect gaps in student self-assessed ability to master various facets of disciplinary writing: 1) Writing-Essentials – synthesis, emotional control, language; 2) Relational-Reflective – relationship building with writing facilitators (teachers, academic sources) and the self through reflection; and 3) Creative Identity – exploring gaps in student achievement of transformative writing (creativity, voice, and disciplinary identity), where confidence can help identify the most engaged writers.
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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 | 0,010 | 0,019 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».