Formative assessment, growth mindset, and achievement: examining their relations in the East and the West
Notice bibliographique
Résumé
Both formative assessment and growth mindset scholars aim to understand how to enhance achievement. While research on formative assessment focuses on external teaching practices, work on growth mindset emphasises internal psychological processes. This study examined the interplay between three formative assessment strategies (i.e. sharing learning progressions, providing feedback, and instructional adjustments) and growth mindset in predicting reading achievement using the PISA2018 data. We focused specifically on samples from the West (the United States, the United Kingdom, Ireland, Canada, Australia, and New Zealand) and the East (Mainland China, Hong Kong SAR, Macau SAR, Chinese Taipei, Japan and Korea) which comprised of 109,204 15-year old students. The results showed that formative assessment strategies were positively, albeit weakly, related to a growth mindset in the East, but not in the West. In contrast, growth mindset was positively related to reading achievement only in the West, but not in the East. The impacts of different formative assessment strategies on reading achievement demonstrated cross-cultural variability, but the strongest positive predictor was instructional adjustments. These findings highlight the potential synergy between formative assessment and growth mindset in enhancing academic achievement as well as the importance of cultural contexts in understanding their roles in student learning.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».