Understanding the Role of Self-Efficacy in Mediating the Relationship Between Peer Support and School Engagement
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to investigate the mediating role of self-efficacy in the relationship between peer support and school engagement among high school students in Canada. A descriptive correlational research design was used to examine the proposed relationships. The sample included 440 Canadian high school students selected using the Krejcie and Morgan sample size table. Participants completed three standardized instruments: the Peer Support subscale of the Child and Adolescent Social Support Scale (CASSS), the Self-Efficacy Questionnaire for Children (SEQ-C), and the School Engagement Scale (SES). Data were analyzed using SPSS-27 for descriptive statistics and Pearson correlation, and AMOS-21 for Structural Equation Modeling (SEM) to test the mediating effect of self-efficacy. Descriptive statistics showed high levels of peer support (M = 4.41, SD = 0.57), self-efficacy (M = 3.88, SD = 0.63), and school engagement (M = 4.12, SD = 0.52). Pearson correlations indicated significant positive associations between peer support and self-efficacy (r = .47, p < .001), peer support and school engagement (r = .51, p < .001), and self-efficacy and school engagement (r = .62, p < .001). The SEM results showed good model fit (χ²/df = 1.93, CFI = 0.96, RMSEA = 0.046), and confirmed that self-efficacy significantly mediated the relationship between peer support and school engagement. The total effect of peer support on school engagement was significant (β = 0.56, p < .001), with both direct (β = 0.31, p < .001) and indirect effects through self-efficacy (β = 0.25, p < .001). The findings highlight the crucial role of self-efficacy as a psychological mechanism through which peer support enhances school engagement. These results emphasize the importance of fostering peer-connected environments and developing students' self-beliefs to improve engagement outcomes in educational settings.
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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 | 0,005 | 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 ».