基于提供的论文文档,我将依次回答以下四个问题。 ### 问题一:论文标题翻译 动机剖面的聚类:感知价值、成本和自我效能如何塑造学生的调节策略

《Sustainability》:Clustering Motivational Profiles: How Perceived Value, Cost, and Self-Efficacy Shape Students’ Regulatory Strategies Jorge Maluenda-Albornoz, Matías Zamorano-Veragua, Felipe Moraga-Villablanca and Jorge Díaz-Ramírez

【字体: 时间:2026年04月03日 来源:Sustainability 3.3

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  ### 问题三:摘要翻译 本研究探讨了大学生动机信念与面对挑战性学术任务时调节策略的相互作用。基于期望-价值-成本(EVC)模型,研究根据感知自我效能、任务价值和感知成本对动机剖面进行特征化。采用定量研究方法,对1184名智利大学生(涵盖工程学、健康科学和社会

  
### 问题三:摘要翻译
本研究探讨了大学生动机信念与面对挑战性学术任务时调节策略的相互作用。基于期望-价值-成本(EVC)模型,研究根据感知自我效能、任务价值和感知成本对动机剖面进行特征化。采用定量研究方法,对1184名智利大学生(涵盖工程学、健康科学和社会科学等多个学科)进行了调查。参与者识别了一个最近的具有挑战性的任务,并完成了一系列验证过的工具,包括简短动机调节量表(BroMS)以及感知成本、自我效能和任务价值量表。利用机器学习技术,特别是模糊C均值(FCM)算法,分析识别出四种不同的学生剖面(主动型心态、疏离型心态、瘫痪型心态、成长型心态)。这些聚类基于统计指数(R2、AIC、BIC和轮廓系数)和理论一致性进行评估。随后的方差分析(ANOVA)和事后分析(Holm校正)揭示了这些剖面在动机调节和意志力报告水平上存在显著差异。研究结果表明,具有高自我效能和任务价值且感知成本可控的学生,会采用更有效的动机调节策略。相反,以高感知成本和低自我效能为特征的剖面则表现出调节能力下降。本研究有助于理解个人和任务相关感知如何相互作用以塑造要求严格学术环境中的意志控制,为针对性干预以支持学术坚持和成功提供了见解。
### 问题四:论文解读
研究背景方面,动机是大学生坚持学习、发展才能的关键预测因子,但实证证据显示,随着时间的推移,大学生的动机往往呈现下降趋势,这与成功期望降低、主观任务价值减少和感知成本增加有关。尤其是在面对挑战性学术任务(如项目、问题解决、口头答辩等)时,学生需要更高的自我调节能力来维持动机。然而,以往研究多关注EVC成分与广泛学业成果(如专业成功)或学校情境的关系,而聚焦于挑战性任务背景下,感知自我效能、任务价值和感知成本如何交互作用以塑造动机调节剖面的研究尚存在不足,特别是在西班牙语语境中。此外,教育可持续性日益被视为关键组成部分,动机过程的动态性对长期坚持和幸福感至关重要。因此,本研究旨在刻画基于这些感知维度的大学生动机剖面,并探讨其对动机自我调节策略部署的影响。论文发表在《Sustainability》期刊。

研究人员开展了一项定量描述性研究,采用机器学习技术和组间差异分析,在横断面时间框架内进行。通过配额抽样策略,从工程学、健康科学、地球科学和社会科学等四个学科领域招募了1184名智利大学生(其中53.5%为男性,44.4%为女性,2.1%未报告性别)。样本队列来源于智利高等教育机构。研究使用了四种验证过的工具:简短动机调节量表(BroMS,包含动机调节和意志力两个因子)、大学生感知成本短量表(包含任务相关努力、非任务相关努力、有价值替代品损失和心理成本四个维度)、感知学业自我效能量表(EAPESA,单因子结构)和任务价值感知量表(包含内在价值、掌握价值等六个因子)。数据收集通过数字问卷进行,参与者基于一个他们认为具有挑战性的学术任务完成问卷。分析中,首先将所有变量标准化为z分数,然后使用模糊C均值(FCM)算法进行聚类分析,通过轮廓系数、R2、AIC和BIC等指标评估模型,并采用ANOVA和Holm校正事后检验分析剖面间差异。主要技术方法包括模糊C均值聚类算法和方差分析。

研究结果部分通过聚类分析识别出四种动机剖面:主动型心态(高自我效能和任务价值,低感知成本)、疏离型心态(低自我效能和感知成本,低任务价值)、瘫痪型心态(低自我效能,高感知成本,低任务价值)和成长型心态(高自我效能、任务价值和感知成本)。聚类分析显示,四剖面解在统计上稳健,且剖面间变量分布有明显差异。ANOVA结果表明,不同剖面在动机调节水平上存在显著差异(F(2, 1181) = 66.17, p < 0.001),效应量中等。事后检验显示所有剖面间差异显著,其中主动型心态剖面动机调节得分最高,疏离型心态剖面最低。此外,研究验证了EVC模型的多维性,确认了自我效能、任务价值和感知成本的交互作用生成复杂的动机配置。例如,瘫痪型心态剖面中高成本与低价值并存,可能反映了一种动机脱离的保护机制,当任务被认为难以承受时,低价值并非漠不关心,而是对预期成本的反应。文化维度上,成长型心态剖面(高成本、高价值和高自我效能)可能体现特定语境中对持续努力的估值。

总结讨论部分,这些动机剖面的识别证实了EVC模型在描述高复杂情境下自我调节动机过程的有效性,并强调了感知成本在解释持续努力中的核心作用。不同剖面在动机调节水平上的显著差异揭示了自我效能信念、价值感知与维持动机努力能力之间的紧密联系。主动型和成长型心态剖面表现出更高的动机调节水平,这与以往研究一致,表明动机调节自我效能预测更频繁和有效的自我调节策略使用。与传统任务研究相比,挑战性任务中任务价值在自我效能与动机调节之间扮演了重要角色,因为个人意义和任务实用性促进了动机调节策略的激活。此外,研究结果对教育可持续性有重要意义,剖面特征(如高价值和可控成本)更可能支持长期学术参与,而高成本和低价值剖面则信号动机脆弱性。结论部分指出,本研究扩展了对大学动机调节的理解,突出了考虑文化和语境特殊性在学术动机研究中的重要性,并为设计针对性教学干预提供了依据,如增强任务价值和降低感知成本以促进自我调节和坚持。未来研究可通过纵向设计探讨这些剖面的稳定性,并应用于其他机构或文化背景。
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