MÉTACOGNITION, ÉTATS AFFECTIFS ET ENGAGEMENT COGNITIF CHEZ DES ÉTUDIANTS UNIVERSITAIRES: TRIADE PERCUTANTE POUR L’APPRENTISSAGE ET L’INCLUSION
Bibliographic record
Abstract
L’article fait état des liens qui peuvent être établis entre les stratégies métacognitives, les états affectifs et la performance des étudiants universitaires. Il présente une analyse qualitative d’autoévaluations produites par des étudiants du premier cycle, dans le cadre d’un cours d’introduction à la statistique, au terme de la réalisation d’une situation d’évaluation comportant une tâche complexe. Les résultats suggèrent que l’engagement cognitif de l’étudiant dépend de sa prise de conscience et de sa participation active tant sur le plan motivationnel que sur le plan des actions à entreprendre. En outre, ils mettent en évidence l’importance de la mise en œuvre de situations d’évaluation qui privilégie l’autonomie, l’apprentissage en profondeur et la participation active des étudiants dans leurs propres évaluations visant à favoriser l’autorégulation ainsi qu’à encourager l’accessibilité, l’inclusion et le succès académique des étudiants universitaires.
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 | 0.010 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".