Using machine learning algorithms to predict students' general self-efficacy in PISA 2018
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Self-efficacy is a critical psychological construct that exerts a positive impact on students' learning experiences and global well-being. Previous studies explored the factors related to the development and variation of students' self-efficacy, but they only focused on a limited set of predictors. To gain a more comprehensive understanding of the factors affecting self-efficacy, it is necessary to build a predictive model based on a large number of predictors using a data-driven approach. Therefore, guided by socio-ecological theory, we categorized 256 candidate predictors from the PISA 2018 student and school questionnaires in five levels of socio-ecological systems. We then used two machine learning algorithms, Lasso and XGBoost, to predict self-efficacy of 612,004 students aged 15 to 16 years from 79 countries and regions. The results showed that XGBoost outperformed Lasso. We then extracted feature importance from the best-performing XGBoost model to rank the features both overall and within each level of the socio-ecological systems. The analysis revealed that individual-level attributes such as mastery goal orientation, meaning of life, and positive emotions were the most important predictors of self-efficacy. Other significant contextual factors included parents' emotional support, home possessions, and school climate factors (e.g., cooperation climate). Furthermore, self-efficacy varied significantly across countries. This study advances our understanding of self-efficacy by identifying the important predictors from different levels of socio-ecological perspectives. The results suggest that self-efficacy is a composite outcome shaped by a myriad of influences spanning from individual factors to broader socio-ecological perspectives.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle