University students' academic grit and academic achievements predicted by subjective well‐being, coping resources, and self‐cultivation characteristics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The connection between grit and achievement in a variety of areas is well documented. Nevertheless, the factors that affect domain‐specific academic grit and the relationship of these factors to academic achievement still require clarification. The present study aimed to explore the contribution of three main categories of variables: subjective well‐being (SWB), coping resources (e.g., self‐efficacy and help‐seeking orientation (HSO)), and self‐cultivation characteristics (e.g., savouring art and personal growth) to academic grit and academic achievement as well as the significance of academic grit as a predictor and mediator for academic achievement. The sample comprised a total of 351 university students between the ages of 18 and 58 from Anglophonic countries (US, Canada, and UK), and Israel. Using structural equation modelling (SEM), academic grit was found to be directly associated with academic achievement among university students while SWB, coping resources, and self‐cultivation characteristics were only indirectly associated with academic achievement with the mediation of academic grit. These results have important educational implications since they reveal existing effects which should serve as a basis for the implementation of university programmes. The results indicate the importance of student well‐being, coping resources, and self‐cultivating characteristics, especially regarding personal growth to perform optimally at university studies.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».