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Enregistrement W2938949537 · doi:10.22215/etd/2017-12191

Investigating the Impact of an Incremental Mindset Intervention on Students’ Beliefs and Programming Performance

2017· dissertation· en· W2938949537 sur OpenAlexaff
Maria G Celis Rangel

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducation, Achievement, and Giftedness
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMindsetPsychological interventionIntervention (counseling)PsychologyComputer scienceDomain (mathematical analysis)Mathematics educationArtificial intelligenceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Implicit theories of personal ability identify two kinds of mindsets, incremental and entity.Individuals with an incremental mindset believe in the value of effort, have masteryoriented goals, and have been associated with higher academic performance.In contrast, entity individuals see effort as evidence of a lack of ability, and have been associated with lower academic performance.Prior research in implicit theories found that incremental beliefs can be taught via mindset interventions, and improvements in academic achievement were associated with these interventions, especially for in face of challenging subjects such as math or physics.Programing has also been identified as a challenging subject for students, but to date little research has been conducted to study the impact that implicit theories might have among novice programmers.To address this gap, this research tests the effect of an incremental mindset intervention on students' beliefs and programming performance in a controlled experiment, as well as analyzes factors related to the mindset construct specifically for the programming domain.Our key results show that as in prior work on general mindset (outside of programming), students who believe programming is a fixed ability do not believe in the value of investing effort.Moreover, compared to the control group, the incremental mindset intervention made participants significantly less entity oriented in their beliefs towards programming, and in turn they exhibited marginally more persistence in their programming activities, especially among those with less prior programming experience.However, this did not translate to improvements in performance on the programming activity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,401 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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