Why Do Students Procrastinate More in Some Courses Than in Others and What Happens Next? Expanding the Multilevel Perspective on Procrastination
Notice bibliographique
Résumé
Much is known about the antecedents and outcomes of procrastination when comparing students to one another (i.e., between-person level). However, little is known about the antecedents and outcomes of procrastination when comparing the courses taken by the students during a semester (i.e., within-person level). In this study, we proposed that examining procrastination at both levels of analysis should improve our understanding of the academic experience of students. At both levels, we examined the mediating role of procrastination in the associations between two dimensions of motivation (i.e., autonomous and controlled) and indicators of academic achievement (i.e., grades) and well-being (i.e., positive and negative affect). A sample of 359 university students completed questionnaires measuring their motivation, procrastination, and affect in each of their courses. The official final course grades were obtained at the end of the semester. Multilevel mediation analyses with structural equation modeling were conducted to test our hypotheses. At the between-person level, the indirect effects revealed that higher controlled motivation was significantly associated with worse outcomes (i.e., worse grades and higher negative affect) via higher levels of procrastination. At the within-person level, the indirect effects revealed that lower autonomous motivation was significantly associated with worse outcomes (i.e., worse grades, lower positive affect, and higher negative affect) via higher levels of procrastination. Overall, this study shows that different pathways at each level of analysis may explain how procrastination can be detrimental for the success and well-being of university students.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».