Multilevel Analysis of Academic Goals
Notice bibliographique
Résumé
Based on a literature research, we found plenty of different goal characteristics. However, these variables on which goals vary, which we call goal dimensions (Austin & Vancouver, 1996), were not measured with comparable items across the literature. Hence, we developed a comprehensive measure of goals by first extracting "common" goal dimensions (being measured in at least 10 publications and having found at least 10 items in the literature review). We then conducted a study asking participants 2-3 items from each common goal dimension and conducted an exploratory factor analysis resulting in 9 factors (which we named: Expectancy, Progress, Enjoyment, Support, Value, External Motivation, Demand, inter-goal Facilitation, & Commitment) with 3 items each. Then, we confirmed the factor structure by another study and confirmatory factor analysis. This resulted in a goal dimension questionnaire. Now, we want to validate this instrument by a field study. In this study we will ask students from the University of Siegen about their performance in an academic goal, i.e. a course exam. Recruitment will be done at the university campus where participants will be introduced to the longitudinal study and the first questionnaire battery. This includes the goal dimension questionnaire as well as instruments asking for the following constructs: Satisfaction with life, Scale of positive and negative experiences, Big-5 XS, Big-5 conscientiousness, trait Self-control, and Metacognition in Self-control. The second measurement time point is 7 days before the exam, the third point one day after the exam and the last time point 6 weeks after the exam. We want to predict the goal dimension "progress" and well-being by the remaining goal dimensions. We want to analyse prevalent variance according to the levels: 1) variance of goals across time, 2) variance between goals and 3) variance in goals between persons and we want to test the reliability of goal dimension variance found by our new year resolution study.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,017 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,209 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».