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Record W1869294704 · doi:10.4000/rfp.2217

Étude de trois facteurs clés pour comprendre la persévérance à l’université

2010· article· fr· W1869294704 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueRevue française de pédagogie · 2010
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicHigher Education Research Studies
Canadian institutionsUniversité du Québec à Trois-Rivières
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

La première année à l’université est marquée par un taux de réussite et de persévérance assez faible. Pour expliquer ce phénomène, on a d’abord pris en compte les caractéristiques sociodémographiques et le passé scolaire des étudiants. Mais, depuis une trentaine d’années, d’autres dimensions ont été étudiées en se basant sur des courants théoriques distincts. D’une part, les modèles éducationnels (Tinto, 1975, 1997 ; Bean, 1980) soulignent à la fois l’importance des expériences sociales et académiques vécues lors de la transition à l’université et l’importance de l’ajustement entre les caractéristiques individuelles et institutionnelles ; d’autre part, les modèles motivationnels (Wigfield & Eccles, 2000 ; Eccles & Wigfield, 2002 ; Kahn & Nauta, 2001) se focalisent sur les attributs personnels des étudiants (par exemple le sentiment de compétence, les représentations des buts, etc.). En validant le modèle de Tinto dans le contexte éducationnel belge et en analysant le rôle complémentaire du sentiment d’efficacité personnelle, nous tentons ici de mettre en évidence l’apport de ces différents courants théoriques dans la compréhension des facteurs de persévérance. Cette contribution s’intéresse particulièrement à l’intention de persévérance, mesurée dès les premières semaines passées à l’université, car elle constitue l’un des facteurs majeurs dans la persévérance effective et est positivement associée à la réussite finale. Nos résultats démontrent que la persévérance et la réussite, loin d’être déterminées exclusivement par le bagage d’entrée de l’étudiant, sont significativement influencées par des variables individuelles et des variables contextuelles, ainsi que par l’interaction entre les deux. Cet article met ainsi en lumière l’importance du contexte éducatif et le rôle que peuvent jouer les acteurs du terrain. Ces derniers peuvent soutenir la persévérance et la réussite des étudiants, non seulement par la mise en œuvre de dispositifs pédagogiques adaptés (misant sur les relations entre pairs, l’apprentissage coopératif, l’utilité et l’intérêt des activités), mais aussi par leurs interventions auprès des étudiants pour soutenir leur sentiment d’efficacité personnelle et la construction de leur projet de formation.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.626
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.032
GPT teacher head0.336
Teacher spread0.304 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it