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Enregistrement W3131858742 · doi:10.1187/cbe.19-12-0271

“I Like and Prefer to Work Alone”: Social Anxiety, Academic Self-Efficacy, and Students’ Perceptions of Active Learning

2021· article· en· W3131858742 sur OpenAlexaff
Suzanne Hood, Nancy L. Barrickman, Nancy Traiser Djerdjian, Melaney Farr, Shawn Magner, H. S. Roychowdhury, Ron Gerrits, Heather L. Lawford, Betsy Ott, Kyla Ross, Olivia Paige, Skye Stowe, Murray Jensen, Kerry Hull

Notice bibliographique

RevueCBE—Life Sciences Education · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvaluation of Teaching Practices
Établissements canadiensBishop's University
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésPsychologySelf-efficacyAnxietyPerceptionActive learning (machine learning)Academic achievementDistressSocial anxietySocial psychologyFear of negative evaluationMedical educationApplied psychologyMathematics educationClinical psychologyMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

= 227). In general, practices causing students the most anxiety (e.g., cold calling) were reported by students as having the least educational value. When controlling for students' self-reported grade point averages, socially anxious students rated several EBIPs as more anxiety inducing, whereas high-efficacy students reported less anxiety surrounding other EBIPs. Furthermore, mediation analysis revealed that individual differences in academic self-efficacy at the beginning of the term explained some of the negative association between students' social anxiety levels and final grades in the course. Our results, obtained in a community college context, support a growing body of evidence that social anxiety and academic self-efficacy are linked with how students perceive and perform in an active-learning environment.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,386 · 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'étudeQualitatif
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

Citations81
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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