Achievement Goal Orientation and Curricular Engagement in Veterinary Students
Notice bibliographique
Résumé
Achievement goal orientation (AGO) defines student motivation and whether they are driven by learning and competence (mastery orientation) or performance markers, such as grades (performance orientation). Competency-based veterinary education aligns with a mastery orientation, particularly when students are assessed on the basis of achieving competence, rather than using grades. This study uses a mixed-methods approach to report the AGO of veterinary students and evaluate their responses to educational challenges, describe how they maintain motivation, and explore their perceptions of grades using AGO as a theoretical framework. Most students are more strongly mastery oriented but also typically have moderate to strong performance goal orientation. Focus group analysis shows evidence of both orientations in students' behaviors, regardless of their predominant orientation, and these behaviors are, at times, conflicting. Curricular overload is viewed as a significant educational challenge, exacerbating performance avoidance behaviors (e.g., procrastination). Students profess to enjoy educational challenge but are adept at constructing narratives around why some challenges are not considered fair or legitimate, which may suggest false mastery mind-set. They also tend to state preferences for pass/fail grading but have complex feelings about grades, and some desire objective feedback on performance relative to peers. In the absence of objective feedback, students leverage a variety of methods (both mastery- and performance-oriented) to maintain motivation and achieve comparisons with peers. Withdrawal of objective measures such as grades, grade point average, and class rank would need to be carefully coupled with sufficient feedback and support for students who may rely on these as motivators.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».