Working Smarter and Working Harder: Combining Learning and Performance Goals to Improve Performance in a High-Complexity Task Environment
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
In a high-complexity task environment individual productivity can be improved through exerting more effort (i.e., working harder) as well as by learning improved task strategies. I examine the productivity effects of both learning goals and performance goals in such an environment. I argue that in a high-complexity task environment learning can often be an important predictor of task performance. As such, focusing on learning may be at least as important as working harder. Using an experiment with graduate and undergraduate accounting student participants, I predict and find that learning goals alone lead to increased learning relative to performance goals alone and that directing effort away from conventional performance toward learning does not impair task performance. I further predict that productivity can be enhanced by combining learning and performance goals. I predict that when assigning both goal types simultaneously, the presence of a performance goal will impair learning. However, I find that combining the two goal types simultaneously does not harm learning and improves performance. I further predict and find that assigning both goal types sequentially such that performance goals are assigned only after learning goals have induced learning leads to better performance than using learning goals in isolation. My results provide an understanding of the relationships among goal type, learning, and performance. This understanding contributes to the extant academic literature on goal setting and will be relevant to managers when designing and implementing management control systems.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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