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Enregistrement W4411495010 · doi:10.54254/2753-7048/2025.24144

Impact of Learning Motivation on Student Learning Outcomes from the Perspective of Educational Psychology

2025· article· en· W4411495010 sur OpenAlexaff
Tianchi Ai

Notice bibliographique

RevueLecture Notes in Education Psychology and Public Media · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyGoal theoryPerspective (graphical)Context (archaeology)Process (computing)Self-determination theorySocial psychologyComputer sciencePolitical scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As educational reform advances and student individuality becomes more pronounced, learning motivation has become a key factor in improving teaching quality and supporting the holistic development of students. This paper aims to examine the key features, classifications, and determinants of learning motivation, as well as evaluate its role in learning strategies and academic performance. By reviewing and analyzing relevant literature from recent years, the paper investigates the distinction between intrinsic and extrinsic motivation and their impact on the learning process. The results indicate that intrinsic motivation is key to long-term success in learning and applying complex learning strategies, while extrinsic motivation, although useful in the short term, can result in a loss of interest if relied upon for extended periods. Learning motivation is determined by the interaction between personal traits, environmental factors, and the broader socio-cultural context. This paper may provide a theoretical overview that may help inform educational practices and suggest areas for further investigation into learning motivation, especially in light of cultural globalization and the increasing influence of technology.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,414 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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