La motivation une question de genre mais aussi de calibre /
Notice bibliographique
Résumé
Les garçons et les filles manifestent-ils la même motivation dans leurs études collégiales ? Pour répondre à cette question, une fois évoquées les différences entre filles et garçons sur le plan de l'apprentissage, l'auteur de cet article présente une partie des résultats de sa recherche s’appuyant sur le point de vue des étudiants du programme Sciences humaines au Cégep Saint-Jean-sur-Richelieu, en regroupant ces derniers selon le sexe et le calibre. Pour les fins de cet article, il retient cinq composantes de la motivation : le contexte, la perception de sa compétence à accomplir une activité, la perception de sa propre motivation, le choix d'entreprendre une activité et l'engagement cognitif à accomplir une activité. À partir des résultats obtenus, l'auteur dégage plusieurs recommandations propres à renforcer la motivation des étudiants : une pédagogie active et variée, un pairage systématique d'étudiants forts-faibles, une préparation adéquate à l'étude au secondaire, un soutien renforcé du projet d'études et de carrière ainsi qu'une représentation plus juste du cégep dès le secondaire.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,012 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,001 |
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 ».