Brief growth mindset and mindfulness inductions to facilitate effort after negative feedback
Notice bibliographique
Résumé
Negative feedback in academic settings is often unavoidable, although it may directly interfere with the ultimate goal of education, as setbacks can diminish motivation, and may even lead to dropping out of school. Previous research suggests that certain predispositions, inductions, and interventions might mitigate the harmful effects of negative feedback. Among others, growth mindset beliefs and mindfulness meditation were proposed as the most promising candidates that may help students to retain motivation. In a pre-registered, randomized experiment, we gave a disappointing evaluation to 383 university students in a bogus laboratory IQ test situation. Half of the participants previously received a growth mindset induction referring to intelligence as a malleable characteristic, while the other half received a fixed mindset induction referring to intelligence as a stable characteristic that cannot be changed. Then participants had a brief mindfulness meditation session or a control condition. Subsequently, they could choose to complete practice tasks before the final IQ assessment. The number of completed optional tests was used as a behavioral proxy for effort. The results showed no difference in effort for the growth mindset or the mindfulness meditation groups, compared to the other conditions. However, those that reported having higher dispositional mindfulness completed more optional tasks after mindfulness meditation. We concluded that our brief mindset and mindfulness inductions may not be adequate for everyone to alleviate the demotivating effects of negative feedback, but it does not necessarily mean that mindfulness cannot help implementing a growth mindset.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».