La motivation à apprendre des étudiants de français et de littérature au cégep
Bibliographic record
Abstract
Plusieurs études confirment qu’au collège d’enseignement général et professionnel (cégep), la réussite du premier cours de français et de littérature représente un indicateur de la persévérance scolaire et de l’obtention du diplôme. Bien que la motivation des étudiants soit fréquemment mise en cause par les enseignants de cette discipline pour expliquer un taux élevé d’échecs et d’abandons à ce cours, aucune recherche, à notre connaissance, n’a abordé le problème sous l’angle de la motivation. C’est dans cette perspective que la recherche aborde la question de la motivation en tentant de vérifier s’il existe effectivement un problème de motivation chez les étudiants qui commencent le premier cours de français et de littérature, pour ensuite mesurer l’évolution du niveau de motivation des étudiants inscrits à ce cours. Pour ce faire, le niveau de motivation de 1105 étudiants appartenant à 48 groupes cours a été mesuré en début et fin de semestre en s’appuyant sur l’échelle de mesure de la motivation élaborée par Pintrich (1988, 1989). L’analyse des résultats au questionnaire nous révèle que globalement le niveau de motivation des étudiants est plutôt élevé au début du semestre et qu’il décroît à la fin du semestre. Par ailleurs, sept groupes cours voient leur niveau de motivation se maintenir ou s’accroître entre le début et la fin du cours. Une entrevue réalisée auprès de 11 étudiants de ces groupes cours permet de décrire des pratiques d’enseignement qui semblent jouer un rôle dans le maintien ou l’accroissement du niveau de motivation.
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.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".