Examining High School Students’ Personality Traits of Extraversion and Emotional Stability in Relation to their Academic Expectation and Value Appraisals
Notice bibliographique
Résumé
Both personality and motivational characteristics can be considered to estimate individuals’ potential for adjustment and development. That said, these characteristics are rarely studied in conjunction. In this study, we examine how personality and motivational characteristics relate one to the other and influence how students approach learning. More precisely, we analyzed the additive and interactive effects of two intimately related traits (extraversion and emotional stability) from the Big Five model of personality on five motivational dimensions reflecting academic expectations (sense of competence) and values (interest, utility, and mastery and performance goal orientations). Data was collected from a sample of 303 students in tenth and eleventh grade (108 boys and 195 girls; Mage = 16.275 years, SD = 1.149) in a French-Canadian public high school in the greater Quebec City area. Primary analyses included both bivariate correlation and hierarchical regression analyses. Correlations indicated that emotionally stable students were more interested in learning. Hierarchical regression showed that emotionally stable students were more likely to exhibit a performance goal orientation, especially when they were extroverted. These analyses also revealed that emotionally stable students were more interested in learning, especially when they had a strong sense of competence. Results are discussed in light of the limited but relevant existing literature.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».