Using Virtual Reality to Improve Learning Mindsets and Academic Performance in Post-Secondary Students
Notice bibliographique
Résumé
Recent research indicates that most post-secondary students in North America "felt overwhelming anxiety" in the past few years, negatively affecting well-being and academic performance.Further research revealed that other emotions, biases, perceptions, and negative thoughts, not just anxiety, can similarly affect student academic performance.To address this problem, we classify these counterproductive thought processes, including anxiety, into a broader definition called Scarcity Mindset; a self-limiting perspective that appropriates cognitive bandwidth required for essential processes like learning in favour of addressing more critical needs or perceived insufficiencies.As such, through the lens of Scarcity Mindset, we conduct a multi-disciplinary literature analysis of innovative ideas in cognitive science, learning theories and mindsets, and current technology approaches that are suited to address the limitations of scarcity thinking.We identify strategies that help transition students to a more positive Abundance Mindset.We identify knowledge gaps, research questions, and a theoretical framework called the Cyclical Priming Methodology (CPM) that proposes priming interventions throughout the Experiential Learning Theory (ELT) cycle.These intervention strategies focus on student preparation, motivation, reflection, and the context of the learning environment.Our research will focus on determining whether these priming interventions, intended to induce abundance thinking, improves academic performance.We demonstrate that these priming intervention strategies with demonstrated empirical effectiveness within non-technology environments can transfer to leading-edge digital environments like Virtual Reality (VR). Further, building on the CPM and using a related technology-based cognitive therapy technique called Virtual Reality Exposure Therapy (VRET) as a comparable model, we propose a specific VR implementation of the CPM called VR Experience Priming (VREP).Four completed studies validate our hypotheses and key research questions: priming interventions performed within the context of our CPM and VREP theoretical model do improve academic performance and are transferable to VR to increase cognitive availability and academic performance in both preparatory and context priming conditions.Proving in our thesis for all priming conditions was beyond the scope of this research, but we plan to continue this research in 2022 and beyond.5.4.1.Overview .....
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».