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Enregistrement W4378213715 · doi:10.31234/osf.io/fxag9

Yliopisto-opiskelijoiden motivaatioprofiilit koronapandemian aikana ja toiveet opetuksen toteuttamisesta jatkossa

2023· preprint· fi· W4378213715 sur OpenAlexaff
Heta Tuominen, Paavo Pikkarainen, Riikka Hirvonen, Henriikka Juntunen, Jaana Viljaranta, Markku Niemivirta

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Languefi
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMinkHumanitiesArtBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tämän tutkimuksen ensimmäisenä tehtävänä oli tarkastella, minkälaisia motivaatioprofiileja – odotusten, arvostusten ja kustannusten painotuksia – voidaan tunnistaa yliopisto-opiskelijoilla koronapandemian aikana. Tutkimuksen toisena tehtävänä oli tutkia, miten opintojen vaihe on yhteydessä motivaatioon, eli miten eri aikoihin opintonsa aloittaneet (esimerkiksi ennen koronapandemiaa aloittaneet vs. pandemian aikana aloittaneet) opiskelijat jakautuvat motivaatioryhmiin. Kolmantena tehtävänä oli tarkastella, minkälaisia toiveita eri tavoin motivoituneilla opiskelijoilla on opetuksen toteuttamisesta jatkossa (lähi-, hybridi- vai etäopetus). Tutkimuksen aineisto kerättiin sähköisellä kyselylomakkeella keväällä 2021. Tutkimukseen osallistui 1718 eri alojen yliopisto-opiskelijaa. Henkilösuuntautuneen tutkimusotteen mukaisesti opiskelijat ryhmiteltiin eri motivaatioprofiileihin TwoStep-ryhmittelyanalyysillä. Tunnistimme viisi erilaista motivaatioprofiilia: heikosti motivoituneet kuormittuneet (30 %), kohtalaisen motivoituneet (25 %), kuormittuneet hyötyorientoituneet (16 %), hyötyorientoituneet (16 %) ja myönteisen kunnianhimoiset (13 %). Ristiintaulukoinnin mukaan alkuvaiheen opiskelijoita oli kielteisimmässä, heikosti motivoituneiden kuormittuneiden, ryhmässä odotettua vähemmän. Eri tavoin motivoituneet opiskelijat erosivat siinä, minkälaisia toiveita heillä oli opetuksen toteuttamisesta pandemian jälkeen. Heikosti motivoituneet kuormittuneet kaipasivat takaisin lähiopetukseen, kun taas myönteisen kunnianhimoiset toivoivat voivansa jatkaa opintojaan etänä tulevaisuudessakin. Vaikuttaa siis siltä, että toisille opiskelijoille etäopetuksella voi olla kielteisempiä seurauksia kuin toisille.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,181

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0540,011

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.

Tête enseignante Opus0,161
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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