Factors Affecting the General Academic Achievement of University Students: Gender, Study Hours, Academic Motivation, Metacognition and Self-Regulated Learning
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to determine the effects of university students' gender, weekly study hours, academic motivation, metacognition, and self-regulated learning levels on their overall academic achievement and to examine whether academic motivation, metacognition and self-regulated learning total scores predicted their GPAs. This study utilized a survey and prediction research design to analyze the research questions posed. The participants of the study consisted of 86 undergraduate students attending various programs of a university in Western Canada. The research data were collected using the “Metacognitive Awareness Inventory (MAI)” developed by Schraw and Dennison (1994), the “Self-regulated learning perception scale (SASR)” developed by Dugan and Andrade (2011), the "Academic Motivation Scale (AMS-C 28) College Version" developed by Vallerand, Pelletier, Blais, Brière, Senécal and Vallières (1992), and the “demographic form”. We found a significant relationship between the university students' self-regulated learning, metacognition and academic motivation scores, and their grade point averages (GPAs). We also determined that the total scores related to the university students’ self-regulated learning, metacognition and academic motivation significantly predicted their GPAs, and that the gender and weekly study hours of the university students did not have a significant effect on their self-regulated learning, metacognition, academic motivation and academic GPA.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».