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Enregistrement W2925363891

Parental Perceptions of Grit: First Steps in Effective Character Education

2019· article· en· W2925363891 sur OpenAlexaffabout
Cara Song, Nancy Maynes

Notice bibliographique

Revue2019 Conference of the Canadian Society for the Study of Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGrit, Self-Efficacy, and Motivation
Établissements canadiensNipissing University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGritPsychologyPerceptionInterpretation (philosophy)Social psychologyCognitionCharacter (mathematics)Character educationConstruct (python library)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2007, Angela Duckworth and her team of researchers coined the term “grit” to define a non-cognitive construct that entails perseverance and passion for long-term goals, spurring education leaders across North America to revisit character education policies. In the current exploratory study, descriptive survey methodology was used to determine what parents and their preadolescent students of a Northern Ontario public school knew and perceived about grit. Regardless of prior knowledge, participants shared perceptions of how they believed schooling should be and specific strategies perceived to support grit development. In addition, using variations of the 8-Item Grit Scale (the Grit-S), children considered themselves to be grittier than their parents perceived them to be. Collectively, these findings suggest the need for further study on perception research, on the assessment of non-cognitive traits, and on grit itself. Most importantly, these findings imply the premature incorporation of grit into school board character education policies based on inconsistent grit knowledge and interpretation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,175
Score d'incertitude au seuil0,886

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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