Critical Thinking as a Predictor of Self-Esteem of University Students
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to examine the predictive role of critical thinking on university students’ self-esteem. The participants of the study included 433 undergraduate students in a variety of programs. Of the 433 students, 294 were female while 139 male, and the mean age was 20.2 years. Data collection tools included the California Critical Thinking Scale and Coopersmith Self-Esteem Inventory. The relationship between the critical thinking and self-esteem of university students were determined using correlation analysis and multiple regression analysis. The findings of the correlation analysis showed that analyticity, open-mindedness, inquisitiveness, self-confidence, truth-seeking, and systematicity were significantly correlated with self-esteem. In addition, a regression analysis showed that self-esteem was predicted by open-mindedness, inquisitiveness, and self-confidence. Keywords: Critical Thinking, Self-Esteem, University Students, Multiple Regression Analysis, Self-Confidence Cette étude avait comme objectif d’examiner le rôle prédictif de la pensée critique sur l’estime de soi des étudiants à l’université. Les participants à cette étude comprenaient 433 étudiants provenant de différents programmes du premier cycle, dont 294 femmes et 139 hommes d’un âge moyen de 20,2 ans. Parmi les outils de collecte de données, notons le California Critical Thinking Scale et le Coopersmith Self-Esteem Inventory. Le rapport entre la pensée critique et l’estime de soi des étudiants à l’université a été établi par une analyse de corrélation et une analyse de régression multiple. Les résultats de l’analyse de corrélation indiquent que l’analyticité, l’ouverture d’esprit, la curiosité, la confiance en soi, la recherche de la vérité et la systématicité présentent une corrélation significative avec l’estime de soi. De plus, une analyse de régression a indiqué que l’ouverture d’esprit, la curiosité et la confiance en soi étaient des facteurs prédictifs de l’estime de soi. Mots clés : pensée critique; estime de soi; étudiants d’université; analyse de régression multiple; confiance en soi
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 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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».