Achievement Emotions Questionnaire–Elementary School, versione italiana

Nome:

Achievement Emotions Questionnaire–Elementary School, versione italiana

Sigla:

AEQ-ES

Anno di pubblicazione:

2019

Indirizzo e-mail autore da contattare:

daniela.raccanello@univr.it

Origine:

Traduzione + validazione italiana

Disponibilità:

-

Stato:

Pubblicato/validato

Autori:

  • Orcid ID: 0000-0002-2810-7630

    -

    Daniela Raccanello

    -

    Dipartimento di Scienze Umane, Università degli Studi di Verona

  • Orcid ID: 0000-0002-8101-1419

    -

    Margherita Brondino

    -

    Dipartimento di Scienze Umane, Università degli Studi di Verona

  • Orcid ID: 0000-0003-4646-6490

    -

    Angelica Moè

    -

    Dipartimento di Psicologia Generale, Università degli Studi di Padova

  • Orcid ID: 0000-0002-5391-7205

    -

    Robert Stupnisky

    -

    Department of Educational Foundations and Research, University of North Dakota, Grand Forks, Stati Uniti

  • Orcid ID: 0000-0003-3485-9078

    -

    Daniela Raccanello

    -

    University of Munich; University of Münster

Tassonomia di strumento:

Autovalutazione (Self-report)

APA PsycTests Classification System:

  • 5900 Education, Teaching, and Student Characteristics
  • 6000 Emotional States, Emotional Responses, and Motivation
  • 8000 General Assessment Tools

Sezione AIP di riferimento per referaggio:

  • Psicologia sviluppo e educazione

Target:

  • Età scolare (6-12 anni) [School Age (6-12 Yrs)]

Costrutto:

Emozioni di riuscita legate alla scuola (divertimento, noia e ansia), provate dagli alunni durante le lezioni, lo svolgimento dei compiti e le verifiche nei domini dell’italiano come lingua madre e della matematica.

Descrizione:

Versione italiana dell’AEQ-ES destinata ad alunni della scuola primaria. Misura l’intensità del divertimento, della noia e dell’ansia associati a tre contesti scolastici: lezioni, compiti a casa e verifiche. Lo studio estende lo strumento originario, riferito alla matematica, anche all’italiano come lingua madre e aggiunge quattro item sulla noia durante le verifiche. La versione comprende 32 item per dominio, per un totale di 64 item. Le risposte sono espresse su una scala Likert a 5 punti, da 1 = per niente a 5 = moltissimo, accompagnata da volti illustrati che rappresentano livelli crescenti di intensità emotiva. Punteggi più elevati indicano una maggiore intensità dell’emozione misurata. Sono disponibili versioni grafiche differenziate per bambini e bambine.

Interfaccia utente:

Somministrazione collettiva carta-matita, self-report, in classe. Gli item vengono letti ad alta voce dagli esaminatori. La scala di risposta a 5 punti è supportata da volti illustrati e da vignette che rappresentano lezioni, compiti e verifiche. Sono utilizzate versioni grafiche differenziate in base al genere del rispondente. Tempo di completamento dell’intero questionario: circa 45 minuti. Nello studio, la procedura complessiva è stata distribuita in sessioni scolastiche guidate.

Tipo di strumento:

Quantitativo

Norme:

Non disponibili.

Fattori e sottoscale

Numero fattori: 3000000000

Struttura

• Gerarchico

Metodo

• CFA

Metodo di stima: È stata condotta, separatamente per ciascun dominio, una CFA sui 32 item, utilizzando la stima maximum likelihood con errori standard robusti (MLR). La struttura gerarchica dei dati, dovuta al raggruppamento degli alunni nelle classi, è stata considerata mediante l’opzione TYPE = COMPLEX.

Fit indices

CFI: Italiano: 0.930; Matematica: 0.930.

RMSEA: Italiano: 0.060; Matematica: 0.050.

Intervallo di Confidenza: -

Attendibilità

• Consistenza interna α/ω

Descrizione: ω di McDonald: Italiano, 0.61–0.93; Matematica,0.68–0.93 .

Campione

N: 767

Caratteristiche: Bambini italiani, età 7–9 anni circa, classi seconda e quarta della scuola primaria.

Validità

Tipo di evidenza

• Struttura interna (EFA / CFA)

Saturazioni (range): Italiano: > 0.58; Matematica: > 0.60.

Fit modello: CFA con modello gerarchico di secondo ordine per la lingua madre: χ²(452) = 1572.34; CFI = 0.930; RMSEA = 0.060; SRMR = 0.060. CFA con modello gerarchico di secondo ordine per la matematica: χ²(453) = 1410.20; CFI = 0.930; RMSEA = 0.050; SRMR = 0.050.

• Predittiva

Valore: La path analysis ha mostrato associazioni negative tra ansia e rendimento nei due domini, β = −0.11–−0.29, e un’associazione positiva tra divertimento in matematica e rendimento matematico, β = 0.20. I modelli spiegavano il 10%–14% della varianza. Le associazioni del divertimento e della noia durante le verifiche con il rendimento matematico non erano significative.

Metodo (CFA / correlazioni / ROC / path analysis / MES): Struttura interna: CFA con modello gerarchico di secondo ordine. Validità predittiva: path analysis tra i fattori emotivi e il rendimento scolastico.

Campione

N: 767 (424 per validità predittiva)

Caratteristiche: Bambini italiani, età 7–9 anni circa, classi seconda e quarta della scuola primaria.

Contesto d'uso

• Ricerca

Invarianza di misura

Livelli

• Configurale

• Metrica

• Scalare

Gruppi

• Genere

• Età

• Cultura

• Altro

Specifica: Materia scolastica

Metodo

• Analisi multigruppo

Sensibilità al cambiamento

Contesto

Trattamento/Follow-up: -

Articolo principale della validazione italiana (DOI):

https://doi.org/10.1080/00220973.2018.1448747

Altre pubblicazioni relative allo strumento (DOI):

-

Disponibilità in altre lingue:

Versioni originali in tedesco e inglese (https://doi.org/10.1016/j.lindif.2011.04.009)

Categoria Descrizione & esempi
1 Test di massima performance Prove di intelligenza, batterie attitudinali, test neuropsicologici, prove di apprendimento normate.
2 Test di tipica performance Strumenti che rilevano comportamenti abituali o modalità espressive normate
3 Autovalutazione (Self-report) Questionari, inventari, scale di atteggiamento compilati dal soggetto.
4 Eterovalutazione (Informant-report) Checklist, griglie, questionari compilati da genitori, insegnanti, clinici, pari.
5 Protocolli di intervista Interviste strutturate o semi-strutturate con scoring standardizzato (es. K-SADS, ADI-R).
6 Protocolli di osservazione Sistemi osservativi/behavioral coding con metriche psicometriche (es. ABAS-3 Observation, video-coding con accordo inter-rater).
7 Paradigmi sperimentali standardizzati Compiti di laboratorio o computerizzati (Stroop, Iowa Gambling Task, ecc.).
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