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Enregistrement W2938782368 · doi:10.1080/19345747.2018.1517849

Goal Setting, Academic Reminders, and College Success: A Large-Scale Field Experiment

2019· article· en· W2938782368 sur OpenAlexaffabout
Christopher Dobronyi, Philip Oreopoulos, Uros Petronijevic

Notice bibliographique

RevueJournal of Research on Educational Effectiveness · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionPsychologyScale (ratio)Test (biology)Task (project management)Medical educationApplied psychologyRandomized experimentMedicineStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents an independent large-scale experimental evaluation of two online goal-setting interventions. Both interventions are based on promising findings from the field of social psychology. Approximately 1,400 first-year undergraduate students at a large Canadian university were randomly assigned to complete one of two online goal-setting treatments or a control task. In addition, half of treated participants were offered the opportunity to receive follow-up goal-oriented reminders through e-mail or text messages to test a cost-effective method for increasing the saliency of treatment. Across all treatment groups, we observed no evidence of an effect on grade point average, course credits, or second-year persistence. Our estimates are precise enough to discern a 7% standardized performance effect at a 5% significance level. Our results hold by subsample, for various outcome variables, and across a number of specifications.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,410 · 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.

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

Citations65
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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