Measuring Language Mindsets and Modeling Their Relations With Goal Orientations and Emotional and Behavioral Responses in Failure Situations
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
Some people ascribe successful language learning to an innate aptitude that cannot be further developed, at least after a certain young age (i.e., an entity mindset), while other people believe that language learning ability can be improved (i.e., an incremental mindset). The purpose of this research is to (a) introduce the Language Mindsets Inventory (LMI), and (b) test the mindsets–goals–responses model, which maintains that learners’ mindsets predict the goals that they set for language learning, and that these goals in turn affect how they respond to difficult academic and communication episodes. Correlational and factor analyses provided evidence of the LMI's valid and reliable use in research with university‐level language students. Path analyses showed that regardless of their competence level, greater endorsement of an incremental mindset was associated with the goal of learning more about the language, and this learning goal in turn predicted greater mastery and less helpless responses in failure situations. Greater endorsement of an entity mindset predicted the goal of demonstrating competence (i.e., performance approach goals) when students believed that they had stronger language skills. The use of the LMI in future research and the importance of supporting incremental mindsets for language education 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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 découle