Self‐reflection, growth goals, and academic outcomes: A qualitative study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Goal-setting theory continues to be among the most popular and influential theories of motivation and performance, although there have been limited academic applications relative to applications in other domains, such as organizational psychology. AIMS: This paper summarizes existing quantitative research and then employs a qualitative approach to exploring academic growth via an in-depth reflective growth goal-setting methodology. SAMPLE: The study focuses on 92 UK final-year students enrolled in an elective advanced interpersonal skills and personal development module, with self-reflection and growth goal setting at its core. METHOD: Qualitative data in the form of regular reflective written diary entries and qualitative questionnaires were collected from students during, on completion of, and 6 months following the personal growth goal-setting programme. RESULTS: About 20% of students' self-set growth goals directly related to academic growth and performance; students reported that these had a strong impact on their achievement both during and following the reflective programme. Growth goals that were indirectly related to achievement (e.g., stress management) appeared to positively impact academic growth and other outcomes (e.g., well-being). A follow-up survey revealed that growth goal setting continued to impact academic growth factors (e.g., self-efficacy, academic performance) beyond the reflective programme itself. CONCLUSIONS: Academic growth can result from both academically direct and indirect growth goals, and growth goal setting appears to be aided by the process of simultaneous growth reflection. The implications for promoting academic growth via this unique learning and development approach are discussed.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle