SELF-PERCEPTION DIFFERENCES BASED ON GENDER AND PERSONALITY TYPE IN TEAM PROJECTS
Notice bibliographique
Résumé
Factors affecting student self-perception in thecontext of engineering design team work are examined inthis paper. Specifically, how students of different genderand personality type rank their own contributions to theirteam relative to how their teammates rank theircontributions is considered. Gender- and personalitybaseddifferences in self-serving bias – an individual’stendency to attribute positive outcomes to their ownactions and negative outcomes to external factors – areknown to exist.This two-part study examines these factors in thecontext of self-evaluation and peer evaluation scoresreceived in a second year mechanical engineering designproject course. Four evaluation events were conducted inJanuary, 2015 (Part 1), and followed by an in-classintervention (presentation) and three more evaluationevents in April, 2015 (Part 2). In Part 1, self-servingbiases were measured by examining the differencebetween self-evaluation scores and average peerevaluation scores received from teammates. Separate ttestsand mixed-linear model statistical analysis wereused to compare the average self-peer bias in evaluationscores versus gender and each of the four MBTI domainscales.Data showed a statistically significant increase in selfservingbias as the course progressed. Differences werealso noted for gender (males initially had a higher selfservingbias than females, but this difference disappearedin time), and MBTI domains of Introversion/Extraversionand Thinking/Feeling (students with a preference forExtraversion and Thinking had higher self-serving bias).The differences for gender and personality type werestatistically significant with t-tests but not with mixedlinearmodels, suggesting the observed effects were drivenby a small number of individuals with large self-servingbias. Following the intervention – consisting of a shortin-class presentation describing the observed effects fromPart 1 – reduced self-serving bias was observed in Part 2,but it is unclear if the change was due to the interventionor due to other factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».