Les relations entre attentes, valeur, buts, engagement cognitif et engagement comportemental dans un MOOC
Notice bibliographique
Résumé
Dans le prsent article, nous nous intressons aux relations entre attentes, valeur, buts et engagement dans un MOOC universitaire de l'initiative Edulib. partir d'une perspective thorique globale fonde sur l'autorgulation et en utilisant un modle de motivation sociocognitif des attentes et de la valeur (Pintrich, 2003), nous analysons les liens entre motivation et engagement. Pour ce faire, nous utilisons les donnes de 531 rpondants un questionnaire distribu aux participants d'un MOOC de l'initiative Edulib (HEC Montral) portant sur l'introduction au marketing, offert l'automne 2014. Une analyse par correspondances multiples sur les activits rapportes nous a permis de concevoir un score composite d'engagement comportemental. Par la suite, nous utilisons une approche d'quations structurelles pour tester le modle thorique, aprs avoir oprationnalis tous les liens anticips entre les diffrentes variables. Nos rsultats suggrent un modle acceptable qui confirme plusieurs des prvisions thoriques. Ainsi, la valeur est lie aussi bien aux buts extrinsques qu'aux buts intrinsques, mais les buts intrinsques sont beaucoup plus fortement lis l'engagement cognitif que les buts extrinsques. Toutefois, aucune relation signi-ficative n'est observe entre l'engagement cognitif et l'engagement comportemental, ce qui soulve des questions de mesure, mais aussi des questions de nature thorique pour une clientle d'adultes participant un MOOC.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».