Writing Self-Efficacy in Postsecondary Students: a Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this review, we examine studies of writing self-efficacy conducted with postsecondary students published between 1984 and 2021. We aimed to inventory the methodological choices, writing contexts, and types of pedagogies explored in studies of writing self-efficacy with postsecondary students, and summarize the practical implications noted across the included studies. A total of 50 studies met eligibility criteria. All studies used quantitative methods, were conducted in English language settings, focused on undergraduate or graduate students, and included at least one writing self-efficacy measure. Across the 50 studies, the two variables most commonly appearing alongside writing self-efficacy were writing performance and writing apprehension. Many studies also assessed change in writing self-efficacy over time. Writing contexts and measures of writing self-efficacy varied across the included studies. Common practical implications noted across studies included students’ tendency to overinflate their writing self-efficacy, recognition of the developmental nature of writing ability, the importance of teacher attitudes and instructional climate, the influence of feedback on writing self-efficacy, and approaches to teaching and guiding writing. Based on this review, we see several directions for future research including a need for longitudinal studies, consideration of situated approaches, identification of diversity impacts, and attention to consistent use of strong multidimensional measures of writing self-efficacy.
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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 | 0,007 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».