Self-perceptions as mechanisms of achievement inequality: evidence across 70 countries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Children from lower socioeconomic status (SES) backgrounds tend to have more negative self-perceptions. More negative self-perceptions are often related to lower academic achievement. Linking these findings, we asked: Do children’s self-perceptions help explain socioeconomic disparities in academic achievement around the world? We addressed this question using data from the 2018 Programme for International Student Assessment (PISA) survey, including n = 520,729 records of 15-year-old students from 70 countries. We studied five self-perceptions (self-perceived competency, self-efficacy, growth mindset, sense of belonging, and fear of failure) and assessed academic achievement in terms of reading achievement. As predicted, across countries, children’s self-perceptions jointly and separately partially mediated the association between socioeconomic status and reading achievement, explaining additional 11% (Δ R 2 = 0.105) of the variance in reading achievement. The positive mediation effect of self-perceived competency was more pronounced in countries with higher social mobility, indicating the importance of environments that “afford” the use of beneficial self-perceptions. While the results tentatively suggest self-perceptions, in general, to be an important lever to address inequality, interventions targeting self-perceived competency might be particularly effective in counteracting educational inequalities in countries with higher social mobility.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».