Predictors of Academic Performance in High School Students: The Longitudinal ASAP Study
Notice bibliographique
Résumé
International Journal of Exercise Science 15(4): 616-631, 2022. Academic performance is influenced by multitude factors. However, little is known about their relative importance and how they evolve over time. The purpose of the present study was to determine the relative importance of cognitive control, physical, psychological and sociological factors as well as lifestyle habits in predicting academic performance in high school students using cross sectional and longitudinal approaches. One hundred and eighty-five grade seventh to ninth students (mean age: 13.1 ± 1.0 years old) from a single high school completed a 3-year prospective study. Academic performance, cognitive control, physical, psychological and sociological factors as well as lifestyle habits were assessed every year during the 3-year study. Results showed that different combinations of factors were found to predict academic performance measures in both male and female students at baseline and after a 3-year period. For example, in female students, screen time and VO2 max were found to be important predictors of academic performance, whereas working memory was the only recurring factor in predicting academic performance in male students. Moreover, our models were able to explain between 6.1 to 52.2% of the variation in the change of the different measures of academic performance. Results of the present study show that academic performance may be predicted by a wide range of multiple factors in high school students. Indeed, the factors that predicted academic performance varied between school subjects, sex and study design, highlighting the complexity of predicting academic performance in high school students.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».