Application of The Learning Strategies and Motivation Questionnaire (LEMO) at the University: Reliability and Relation to First-year GPA
Notice bibliographique
Résumé
As part of efforts to enhance academic achievement in higher education, incoming first-year students are becoming more and more subjected to surveys and assessments, e.g., regarding motivation and learning strategies. The Learning Strategies and Motivation Questionnaire (LEMO; Donche, Van Petegem, Van de Mosselaer, & Vermunt, 2010) is one of these surveys, applied mostly in professional bachelor programmes. The current study examines the reliability and predictive validity of the LEMO questionnaire in a sample of 416 first-year university students. All 13 scales were included in the study, i.e. Concrete Processing, Analysing, Memorising, Critical Processing, Relating-Structuring, External Regulation, Self-Regulation, Lack of Regulation, Amotivation, Controlled Motivation, Autonomous Motivation, Self-Efficacy, and Learning Together. In line with its reliability in previous studies, Cronbach’s alfa of most LEMO scales was below .70, which is the minimum threshold for scientific research, as was the Composite Reliability of eight of the 13 LEMO-scales. A confirmatory factor analysis showed that several factor loadings were below .70, resulting in an average variance extracted (AVE) below .50 for 11 of the 13 scales. Most scales had no or only a limited correlation to first-year GPA (FYGPA). Only Self-Efficacy and Analysing correlated ≥ .20 with FYGPA. These two scales explained 10.4% of the variance in study success. Hereby, Self-Efficacy is the most important predictor. The other 11 scales had no significant contribution to the prediction of academic performance in addition to Self-Efficacy and Analysing (ΔR2 = 3.4%, n.s.). Additional analyses showed that the correlation between the LEMO scales and FYGPA varied according to Bachelor programme.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».