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Enregistrement W4379740903 · doi:10.22329/celt.v14i1.7140

Adapting the Motivated Strategies for Learning Questionnaire for a Writing and Communication Program

2023· article· en· W4379740903 sur OpenAlexaffvenue
Jhotisha Mugon, Gracia Y. Dong, Nam‐Hwui Kim, Erin Jobidon

Notice bibliographique

RevueCollected Essays on Learning and Teaching · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiverse Music Education Insights
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of TorontoSt. Michael's HospitalUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyMathematics educationScale (ratio)Context (archaeology)Adaptation (eye)MetacognitionPeer learningExploratory factor analysisSet (abstract data type)PedagogyPsychometricsCognitionComputer scienceDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Integrating educational assessment tools such as the Motivated Strategies for Learning Questionnaire (MSLQ) into university classrooms can help students and faculty gain insight into areas of strength and challenge for students. The present study adapted and integrated the MSLQ into a set of first-year communication courses for Faculty of Arts students at the University of Waterloo. This adaptation allowed us to better situate the scale within the writing and communication course context. Through exploratory and confirmatory analysis, a shortened questionnaire (MSLQ-AF) with 6 subscales (motivation, academic self-confidence, performance anxiety, critical thinking, planning for optimal learning, and peer learning) was created. MSLQ-AF proved to have stable factor structure, adequate and stable internal consistency, and construct validity (correlation with grades), when assessed across four samples spanning four university terms. We discuss the role of this new scale in helping students transition into university.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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