The multiplicative function of expectancy and value in predicting engineering students' choice, persistence, and performance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Students are more likely to persist when they both perceive themselves as capable of success (expectancy) and perceive tasks to be interesting, important, and useful (values) or less costly in terms of effort, lost opportunities, and psychological stress (perceived costs). Prior research has not examined whether these motivational beliefs synergistically predict engineering‐related outcomes; studying such synergy is critical for understanding how multiple forms of motivation combine to support engineering persistence. Purpose/Hypothesis We tested how engineering academic self‐efficacy (expectancy), values/costs, and their interaction predicted engineering‐related outcomes. We hypothesized that there would be significant interactions between self‐efficacy and values/costs in predicting engineering persistence and academic success. Design/Method Structural equation modeling was used to investigate latent interactions between self‐efficacy and values/costs (interest, attainment, and utility values; opportunity, effort, and psychological costs) in predicting career intentions, aspirations for engineering graduate school, and engineering retention, and grades in foundational courses for engineering among first‐year engineering undergraduates ( n = 2420). Results Significant interactions between self‐efficacy and values (interest and utility only) were identified, but not for self‐efficacy and attainment value or costs. Feeling both competent in engineering and highly valuing engineering were simultaneously related to higher engineering persistence, as compared to either feeling competent or valuing engineering alone. Conclusions The findings contribute to expectancy–value theory by providing a more precise understanding of the role of each type of value and cost in predicting distal outcomes, and practicing by highlighting the importance of supporting both expectancy and values when intervening to support engineering persistence.
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».