Mind wandering during lectures II: Relation to academic performance.
Notice bibliographique
Résumé
We explored whether students’ (N = 154) engagement in mind wandering (both intentional and unintentional forms) throughout a 12-week undergraduate course was related to their performance on in-class quiz questions and later course exams. Intermittently presented thought-probes sampled mind-wandering rates during lectures, and retention of lecture information was gauged by later quiz and exam performance. A number of self-report measures including overall grade-point average (GPA), motivation to learn, and overall propensity to mind wander were also collected. Among the many results of our study, we found that at the group level students’ bouts of intentional, t = 2.37, p < .05, but not unintentional, t = 1.39, p = .17, mind wandering resulted in poorer quiz scores than did periods of on-task focus. At the level of individual differences, regression and mediation analyses revealed that intentional mind wandering was most strongly linked to short-term performance costs, measured by quiz performance (intentional: β = −.23, p < .01; unintentional: β = −.16, p = .06). Conversely, unintentional mind wandering was most strongly related to longer term performance costs, measured by exam performance (intentional: β = −.01, p = .90; unintentional: β = −.14, p = .06). Interestingly, mind wandering was found to be associated with performance independently of other known determinants of performance (e.g., GPA, class attendance). Together these findings provide evidence that (a) mind wandering during university lectures is associated with significant performance costs, and (b) the nature of these costs depends on whether the mind-wandering episode was intentional or unintentional.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».