Motivation profiles: understanding interplay of persuasive strategies and self-determination theory
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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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».