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Enregistrement W3208204339 · doi:10.1596/1813-9450-9831

Can Grit be Taught? Lessons from a Nationwide Field Experiment with Middle-School Students

2021· book· en· W3208204339 sur OpenAlex
Violeta Petroska-Beska, Indhira Santos, Pedro Carneiro, Lauren Eskreis-Winkler, Ana María Muñoz Boudet, Inés Berniell, Christian Krekel, Omar Arias, Angela Duckworth

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueWorld Bank, Washington, DC eBooks · 2021
Typebook
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGrit, Self-Efficacy, and Motivation
Établissements canadiensKellogg's (Canada)
Organismes subventionnairesWalton Family FoundationEconomic and Social Research CouncilUniversity of PennsylvaniaWorld Bank Group
Mots-clésGritMathematics educationField (mathematics)Medical educationPsychologyPedagogyPolitical scienceMedicineMathematicsDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper studies whether a particular socio-emotional skill —grit (the ability to sustain effort and interest toward long-term goals)—can be cultivated and how this affects student learning. The paper implements, as a randomized controlled trial, a nationwide low-cost intervention designed to foster grit and self-regulation among sixth and seventh grade students in primary schools in North Macedonia (about 33,000 students across 350 schools). Students exposed to the intervention report improvements in self-regulation, in particular the perseverance-of-effort facet of grit, relative to students in a control condition. The impacts on students are larger when both students and teachers are exposed to the curriculum than when only students are treated. Among disadvantaged students, the study also finds positive impacts on grade point averages, with gains of up to 28 percent of a standard deviation one year post-treatment. However, the findings also point toward a potential downside: although the intervention made students more perseverant and industrious, there is some evidence that it may have reduced consistency in their interests over time.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,271 · 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