Strategie cognitive per l’autoregolazione dell’apprendimento e motivazione allo studio. Costruzione di Profili medi del funzionamento cognitivo e dell’assetto motivazionale per la prevenzione del drop-out / Cognitive Strategies for Self-regulation of learning and Motivation to study. Construction of average Profiles of cognitive functioning and motivational structure for the prevention of drop-out.

The article presents the results of an empirical longitudinal study focusing on the cognitive and motivational factors that influence the risk of drop-out. Thanks to a previous empirical contribution (Biasi, De Vincenzo, & Patrizi, 2017) conducted through an online questionnaire with 2328 students of Roma Tre University, we identified as predictors of drop-out some inadequate cognitive strategies, lack of motivation (or «amotivation») and low levels of school self-efficacy. In order to identify the consistency over time of the relationship between these cognitive and motivational factors, we carried out a year-long longitudinal study aimed at investigating the academic experience of a self-selected sample of 68 students who completed three successive tests. The data showed that the greater the risk of drop-out, the lower the scores obtained by students, over a year, in cognitive strategies of «practice» and «monitoring» of knowledge. Students with a high risk of drop-out also showed a poor connection of new knowledge to the knowledge they already possessed. Moreover, it was confirmed that higher drop-out risk scores correlate with a high level of «amotivation» and «external» motivation scores, and with a low level of «Intrinsic» motivation: persistence over time was also highlighted. Some average «Profiles of cognitive functioning and motivational structure» were devised, useful for individualized guidance or orientation interventions geared to identifying which cognitive strategies can be reinforced in order to favor learning and – during re-orientation – to take into account the level of coherence of student motivation with the chosen study track.

L’articolo presenta i risultati di una indagine empirica in ottica longitudinale centrata sui fattori cognitivi e motivazionali che influenzano il rischio di drop-out. Grazie ad un primo contributo empirico (Biasi, De Vincenzo & Patrizi, 2017) condotto intervistando con un questionario online 2328 studenti dell’Ateneo “Roma Tre”, abbiamo identificato come predittori del rischio di drop-out inadeguate modalità di elaborazione cognitiva, mancanza di motivazione al percorso di studio intrapreso (“amotivazione”) e basso livello di “Autoefficacia scolastica”. Al fine di individuare la consistenza nel tempo della relazione tra questi fattori cognitivi e motivazionali abbiamo indagato nell’arco di un anno l’esperienza accademica di un campione auto-selezionato di 68 studenti che ha completato tre successive rilevazioni. I dati hanno evidenziato il fatto che maggiore è il rischio di drop-out, minori sono i punteggi ottenuti dagli studenti nell’arco di un anno nelle strategie cognitive di “allenamento” e “monitoraggio” della conoscenza. Gli studenti con alto rischio di drop-out hanno mostrato inoltre uno scarso collegamento delle nuove conoscenze a quelle già possedute. E’ stato confermato il fatto che maggiori punteggi di rischio di drop-out sono correlati a punteggi elevati di “Amotivazione” e di motivazione “esterna”, e a scarsa motivazione “intrinseca”; e ne è stata evidenziata la persistenza nel tempo. Sono stati elaborati dei Profili medi del funzionamento cognitivo e dell’assetto motivazionale utili per interventi individualizzati di orientamento volti ad identificare quali strategie cognitive rinforzare per favorire l’apprendimento, e a tenere in considerazione, in fase di ri-orientamento, il livello di coerenza dell’assetto motivazionale con i percorsi di studio prescelti.