Motivation profiles: understanding interplay of persuasive strategies and self-determination theory
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Persuasive strategies play a crucial role in designing systems that influence behaviour. Understanding how students respond to the strategies is essential for developing tailored motivational interventions that will enhance student motivation, engagement, and academic success. Grounded in Self-Determination Theory (SDT), our research explored how persuasive strategies – Self-monitoring, Commitment & Consistency, Social Comparison, and Competition – impact student learning. We conducted a study with 185 university students to investigate their receptiveness to the strategies, explore gender differences and interactions with SDT constructs. Results of statistical analysis, structural equation modelling, and cluster analysis revealed that: (1) the four strategies can be employed in the design of persuasive education systems/interventions – self-monitoring and commitment & consistency were effective for all participants, while social comparison and competition were only effective when aligned with individual preferences. (2) There were no significant gender differences in motivation, engagement, and strategies receptiveness. (3) Self-monitoring, commitment & consistency, and competition were positively linked to intrinsic motivation. (4) Clustering results identified two distinct motivational profiles, each with unique patterns of receptiveness to the strategies. Based on our findings, we propose guidelines for designing more motivational education systems. These insights can help to develop and personalise persuasive educational systems and interventions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle