A Study of Mindset- Rethinking the Structure of Mindset and How Growth Mindset Interventions are Delivered
Notice bibliographique
Résumé
Having a growth mindset (i.e., the belief that traits are changeable with effort), is advantageous in many diverse domain-specific areas, such as academic performance, problem solving creativity, and ability to handle stress and anxiety. With such a variety of different domain-specific mindsets, it is reasonable to question whether there is a general quality underlying where one falls on an overall mindset spectrum. This general mindset, or mind mindset, would be the belief that many traits, attributes, and personality characteristics are changeable with effort. In study #1, we aim to determine whether a mind mindset exists. We will use online self-reports of nine different domain-specific mindset measures to determine if there are correlations across measures within participants. If a mind mindset exists, interventions targeting increasing one’s overall growth mind mindset could potentially influence all other domain-specific mindsets. Similarly, we will investigate ways to effectively deliver growth mindset interventions. Actively engaging in material, by applying the information to one’s life or teaching others, improves retention of that material over passively listening to that material being taught. In study #2, we aim to determine whether an active vs. passive growth mindset intervention is more effective for improving exam scores. Participants will be randomly assigned to one of three groups: 1) Active intervention, 2) Passive intervention, or 3) Control. If there is a mind mindset mediating where one falls on all mindset spectrums, and active interventions are shown to be more effective, vast improvements in growth mindset intervention efficacy may be made. Department: Psychology Faculty Mentor: Dr. Michele Moscicki
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».