Predire l'impatto delle convinzioni motivazionali degli studenti di ingegneria e di tecnica sul progresso accademico in matematica utilizzando le reti neurali

Autori

  • Fateme Moradi Department of mathematics, Islamic Azad University, Tehran, Iran
  • Akram Mohammadi Department of mathematics, Allameh Tabataba’i University (ATU), Tehran, Iran

DOI:

https://doi.org/10.6093/2284-0184/11576

Parole chiave:

Formazione ingegneristica, convinzioni motivazionali, reti neurali, progresso accademico

Abstract

Il presente studio è uno studio analitico trasversale. A questo studio hanno partecipato 107 studenti e studentesse laureati in discipline tecniche e ingegneristiche provenienti da università selezionate di Teheran. Il campionamento è stato condotto in due semplici fasi casuali durante il primo semestre dell'anno accademico 2022-2023. I questionari motivazionali Pentrich sono stati distribuiti online e compilati dagli studenti. I dati sono stati analizzati utilizzando reti neurali e il software MATLAB. Tra i componenti della motivazione accademica, la valutazione intrinseca è il fattore più importante e influente nel progresso accademico degli studenti. Un altro fattore che può avere un impatto significativo sulla motivazione degli studenti è l'orientamento agli obiettivi, mentre l'autoefficacia ha un effetto molto limitato sulla motivazione e l'ansia da esame non ha alcuna influenza sulla motivazione degli studenti.              

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Pubblicato

2025-01-14

Fascicolo

V. 12 N. 1 (2025): RTH - Education & Philosophy

Sezione

Bio-Education & Cognition

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