Single Session Induction of Incremental Mindset to Reduce Procrastination in First-Year University Students
Notice bibliographique
Résumé
Procrastination is a prevalent condition defined by self-regulation difficulties, particularly postponing the start and competition of important tasks (Aftab et al. 2017). Everyone procrastinates from time to time, but procrastination is especially prevalent in post-secondary education. My research will investigate the influence of incremental (growth) mindsets on procrastination. An incremental mindset is a mindset characterized by believing that your personal attributes, such as work ethic and impulse control, can be changed (Howell, 2016), and. previous research by Howell and Buro (2009) found a negative correlation between procrastination and an incremental mindset. In our study, we propose to use a single session incremental mindset induction procedure, or a sham induction procedure, with introductory Psychology students in the Fall 2018 term. After the induction procedure, we will periodically assess student mindset, the submission times for various online assignments relative to their due date to assess procrastination, and student grade outcomes. We will then analyze how student mindset relates to the likelihood of procrastinating on these academic tasks and correlate assignment submission times with student grade outcomes. We predict that students who have undergone the incremental mindset induction procedure will be more likely to adopt an incremental mindset, have lower levels of procrastination, and have higher grades on submitted work than those who received the sham induction procedure. The results of this study could help first year university students by giving them a mindset induction that helps them combat their procrastination that is cost effective, long-lasting, and quick to administer. Discipline: Psychology Faculty Mentor: Dr. Eric Legge
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».