The Influence of Age, Gender, and Cognitive Ability on the Susceptibility to Persuasive Strategies
Notice bibliographique
Résumé
The fact that individuals may react differently toward persuasive strategies gave birth to a shift in persuasive technology (PT) design from the one-size-fits-all traditional approach to the individualized approach which conforms to individuals’ preferences. Given that learners’ gender, age, and cognitive level can affect their response to different learning instructions, it is given primacy of place in persuasive educational technology (PET) design. However, the effect of gender, age, and cognitive ability on learners’ susceptibility to persuasive strategies did not receive the right attention in the extant literature. To close this gap, we carried out an empirical study among 461 participants to investigate whether learners’ gender, age, and cognitive ability significantly affect learners’ susceptibility to three key persuasive strategies (social learning, reward, and trustworthiness) in PETs. The results of a repeated measure analysis of variance (RM-ANOVA) revealed that people with high cognitive level are more likely to be susceptible to social learning, while people with low cognitive level are more likely to be susceptible to trustworthiness. Comparatively, our results revealed that males are more likely to be susceptible to social learning, while females are more likely to be susceptible to reward and trustworthiness. Furthermore, our results revealed that younger adults are more likely to be susceptible to social learning and reward, while older adults are more likely to be susceptible to trustworthiness. Our findings reveal potential persuasive strategies which designers can employ to personalize PTs to individual users in higher learning based on their susceptibility profile determined by age, gender, and cognitive level.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,014 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».