Les effets d’un cours d’efficience cognitive sur de nouveaux étudiants de l’Université de l’Alberta
Bibliographic record
Abstract
Cette étude avait pour objectif d’évaluer systématiquement les effets d’un cours d’efficience cognitive (CEC) sur des étudiants de première année de l’Université de l’Alberta. Six variables ont été examinées en lien avec cet objectif, soit 1) le rendement académique, 2) le stress psychologique, 3) la motivation, 4) l’estime de soi, 5) les fonctions exécutives et 6) les stratégies d’apprentissage acquises dans le cadre du cours. À partir d’un devis quasi expérimental, nous avons choisi des questionnaires susceptibles de mesurer ces six variables chez dix (N=10) étudiants répartis entre un groupe expérimental (N=5) et un groupe témoin (N=5). Il s’agit des questionnaires suivants : 1) la Mesure du stress psychologique (MSP), 2) l’Échelle de Motivation dans les études (ÉMÉ), 3) l’Échelle Toulousaine d’estime de soi (ÉTES), 4) le Profil de gestion exécutive (PGEX) et 5) un questionnaire-maison mesurant la durabilité des stratégies d’apprentissage acquises pendant le CEC. Les passassions ont eu lieu au début du cours puis 11 mois après celui-ci. Les analyses statistiques ont indiqué un effet durable sur le groupe témoin quant à la variable 6 « stratégies d’apprentissage », c’est-à-dire une augmentation des stratégies d’apprentissage dans le cas des participants du groupe témoin. Ces résultats n’appuient pas ceux de Ruph (2001) sur l’efficacité du CEC et entraînent des constats discutés à la lumière des recherches dans le domaine.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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 teacher head, 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".