Undergraduate students' motivational profiles before and during the <scp>COVID</scp> ‐19 pandemic: The role of educational climate and trait self‐control
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Universities faced important and sudden changes following the lockdown measures imposed during the COVID-19 pandemic. Traditional educational practices were disrupted as campuses were closed while distance learning was hastily adopted. AIMS: This study documents the evolution of university students' autonomous and controlled motivation for their studies following campus closures by relying on a person-centred perspective. More specifically, it examines motivation profiles and their temporal stability across two time points taken before and during the pandemic, while also considering the role of educational climate, trait self-control and control variables (sex and age) as predictors of profile membership. SAMPLE: A total of 1940 university students participated in this study by responding to online questionnaires at two time points, before (Time 1) and after (Time 2) the pandemic. METHODS: We relied on latent profile and latent transition analyses to estimate motivation profiles, their temporal stability and their predictors. RESULTS: A four-profile solution (Self-Determined, Moderately Motivated, Extrinsically Motivated, Amotivated) was selected and replicated at both time points. We observed a low degree of variability in profile membership over time, especially for the Amotivated profile. A need-supportive educational climate and trait self-control consistently predicted a greater likelihood of membership into more adaptative profiles (Self-Determined, Moderately Motivated). CONCLUSIONS: The COVID-19 pandemic did not drastically change the motivational profiles of university students. Nevertheless, educational climate and self-control appeared to 'protect' students against the endorsement of more problematic motivation profiles both before and during the pandemic, making them important targets for intervention.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».